14、TEDCTSSA与ISTOA算法：无线传感器网络与图像分割的创新解决方案

TEDCTSSA与ISTOA算法：无线传感器网络与图像分割的创新解决方案

1. TEDCTSSA：基于信任的数据收集技术

TEDCTSSA（Trust Enabled Data Collection Technique）是一种基于节点信任值的无线传感器网络（WSN）簇头（CH）选择方法，它利用麻雀搜索算法（SSA）来选择CH，以实现数据的可靠收集。

1.1 适应度函数

TEDCTSSA的适应度函数用于评估每个解决方案，其目标是最小化适应度函数的值。适应度函数的公式如下：
[F = \left(\sum_{i = 1}^{ch} \frac{1}{1 + RE_{ch}}\right) \times \frac{1}{CR + 1} + \left(\sum_{i = 1}^{ch} \frac{1}{1 + TR_{ch}}\right) \times \frac{1}{CT + 1}]
其中：
- (CR) 是剩余能量大于或等于剩余能量阈值的CH数量。
- (CT) 是信任值大于或等于信任阈值的存活CH节点数量。
- (CRT) 是同时满足两个阈值的存活CH数量。
- (RE) 是剩余能量。
- (TR) 是信任值。
- (ch) 表示CH的总数。

该适应度函数考虑了节点的剩余能量和信任值，通过加权计算来选择具有高剩余能量和信任值的节点作为CH。

1.2 仿真设置

使用MATLAB进行性能评估，设置如下：
- 传感器节点（SN）的信任值计算范围为 (0, 1)，恶意节点百分比设置为10%。
- 考虑SN能量的异构