✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、引言：WSN 的 “能量焦虑” 与聚类技术的破局之道
1.1 无线传感器网络的应用困境
无线传感器网络（WSN）作为物联网的核心感知层，已广泛应用于环境监测、农业物联网、工业监控等场景 —— 小到农田土壤湿度采集，大到森林火灾预警，都依赖海量传感器节点的协同工作。但这些节点通常采用电池供电，部署后难以更换或充电，能量耗尽即意味着网络失效，成为制约 WSN 规模化应用的核心瓶颈。
1.2 聚类：WSN 节能的核心思路
聚类（分簇）技术通过将传感器节点划分为若干个 “簇”，每个簇选举 1 个簇头节点，负责收集簇内节点数据、聚合后转发至基站，其他节点仅需短距离传输数据至簇头，可大幅降低传输能耗（无线通信能耗与距离平方成正比）。但传统聚类算法（如经典的 LEACH 协议）存在致命缺陷：簇头选举随机化，易导致 “能量空洞”（部分节点快速耗尽能量），簇分布不均衡，最终缩短网络整体寿命。
1.3 遗传算法：聚类优化的 “智能引擎”
遗传算法（GA）作为全局优化的进化算法，模拟生物自然选择与遗传变异机制，擅长解决多目标组合优化问题 —— 恰好适配 WSN 聚类的核心需求：在簇头选举、簇划分中平衡 “能量消耗、覆盖范围、簇规模均衡” 三大目标。最新研究表明，基于 GA 的聚类方案可使 WSN 网络寿命延长 30% 以上，显著优于传统算法。
二、基础认知：WSN 聚类与 GA 算法的核心原理
2.1 WSN 聚类的本质的是 “多目标优化问题”
有效的 WSN 聚类需同时满足三个条件：
簇头最优：选择能量充足、位置适中的节点作为簇头，避免能量快速耗尽；
簇分布均衡：簇的规模与覆盖范围匹配，减少簇内传输能耗与簇间干扰；
网络完整：确保所有节点被覆盖，无 “孤立节点”。
传统算法（如 LEACH）仅基于概率随机选举簇头，无法兼顾全局优化，而 GA 的优势正在于 “全局搜索最优解”。
2.2 网络寿命的核心评价指标
第一节点死亡时间（FND）：网络中首个节点能量耗尽的时间；
最后节点死亡时间（LND）：网络完全失效的时间（核心指标）；
平均能量消耗速率：单位时间内全网节点的能量衰减程度；
覆盖保持率：网络生命周期中有效感知区域的占比。
2.3 GA 算法适配 WSN 聚类的核心逻辑
GA 通过 “编码 - 适应度函数 - 遗传操作” 三大步骤，将 WSN 聚类转化为优化问题：
编码：将 “节点是否为簇头”“簇划分方式” 转化为可计算的染色体；
适应度函数：定义评价聚类方案优劣的指标（如能量消耗、簇均衡性）；
遗传操作：通过选择、交叉、变异迭代优化，筛选出最优聚类方案。
三、核心方案：基于 GA 的 WSN 聚类优化设计
3.1 关键步骤 1：编码设计 —— 将聚类问题 “数字化”
采用二进制编码方式，染色体长度等于网络节点总数，每个基因位对应 1 个节点：
基因值 = 1：该节点当选簇头；
基因值 = 0：该节点为普通簇成员。
例如：染色体 “10010” 表示第 1、4 号节点为簇头，其余为成员节点。
⚠️ 约束条件：簇头数量需合理（通常为节点总数的 5%-10%），避免簇头过多导致通信冲突，或过少导致负载过重。
Image
⛳️ 运行结果
Image
Image
Image
Image📣 部分代码
function [tdsch,dsch1] = dsch1(r_ch,N)
n_i = round((length(N)-1)/4); % node interval for cluster formation
dsch = zeros(40,4);
for j = 1:n_i
dsch(j,1) = sqrt(((N(r_ch(1)).xp-N(j).xp)^2)+((N(r_ch(1)).yp-N(j).yp)^2));
end
tdsch(1,1) = sum(dsch(:,1)); % total distance between all the sensors to the cluster head in 1st cluster
for j = (n_i+1):(2*n_i)
dsch(j,2) = sqrt(((N(r_ch(2)).xp-N(j).xp)^2)+((N(r_ch(2)).yp-N(j).yp)^2));
end
tdsch(1,2) = sum(dsch(:,2)); % total distance between all the sensors to the cluster head in 2nd cluster
for j = ((2n_i)+1):(3n_i)
dsch(j,3) = sqrt(((N(r_ch(3)).xp-N(j).xp)^2)+((N(r_ch(3)).yp-N(j).yp)^2));
end
tdsch(1,3) = sum(dsch(:,3)); % total distance between all the sensors to the cluster head in 3rd cluster
for j = ((3*n_i)+1):(length(N)-1)
dsch(j,4) = sqrt(((N(r_ch(4)).xp-N(j).xp)^2)+((N(r_ch(4)).yp-N(j).yp)^2));
end
tdsch(1,4) = sum(dsch(:,4)); % total distance between all the sensors to the cluster head in 4th cluster
dsch1 = zeros(40,1);
dsch1(1:10,1) = dsch(1:n_i,1);
dsch1(11:20,1) = dsch((n_i+1):(2*n_i),2);
dsch1(21:30,1) = dsch(((2n_i)+1):(3n_i),3);
dsch1(31:40,1) = dsch(((3*n_i)+1):(length(N)-1),4);
end
🔗 参考文献
图片
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
