56、无线传感器网络与云计算环境优化算法综述

无线传感器网络与云计算环境优化算法综述

1. 无线传感器网络优化算法

在无线传感器网络（WSN）中，提高能源效率、稳定性和延长网络寿命是关键目标。为实现这些目标，人们提出了多种进化算法和聚类路由协议。

1.1 算法流程与优化

对于每个栖息地确定相关参数后，可得到分配给传感器节点的多个改变后的向量/栖息地。对所有这些生态系统再次测量栖息地适宜性指数（HSI）值，保留每个栖息地的最佳HSI值。若调整后的HSI值高于修改前的值，则实现了更好的网络输出，随后模拟整个情况以达到最优效率。例如，有算法（MSDR - BBO）可根据传感器节点（SNs）和簇头（CHs）的数据传输需求，在多传感器无线传感器网络（MSWSN）中选择最优路由CHs。

1.2 灰狼优化算法（GWO）

GWO基于狼的捕猎行为，描述了追踪、追逐和接近猎物的关键捕猎阶段。该算法能解决成本估计、参数调整、经济调度问题和基因分类等问题，还能处理单目标和多目标问题。改进和混合的GWO算法不断涌现，以解决不同的优化问题。例如，混合协议MLHP用于集中选择合适的CH，在二、三级进行确定性选择，其性能比LEACH在WSN寿命方面提高了500倍。此外，GWO能自动配置参数以平衡负载，在稳定性和能源效率方面比以前的算法更准确。

1.3 进化算法对比

算法	贡献
GA	1. 用于寻找传感器节点和CH的有效位置 2. 用较少传感器节点实现全