【摘 要】
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为均衡无线传感器网络节点能耗和网络负载,提出了一种基于学习自动机的簇头选举算法。该算法考虑节点的能量消耗及其与邻居节点的状态信息,在选举簇头时,通过把节点的剩余能
【机 构】
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井冈山大学电子与信息工程学院,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
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为均衡无线传感器网络节点能耗和网络负载,提出了一种基于学习自动机的簇头选举算法。该算法考虑节点的能量消耗及其与邻居节点的状态信息,在选举簇头时,通过把节点的剩余能量与平均能量相比较以及把节点的相互距离与平均距离比较,来更新学习自动机选择动作概率,以提高有利节点选举为簇头的概率。仿真结果表明,该算法在簇头的分布上更加合理,同时也减少了网络的能量消耗,延长了网络生存期。
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