基于优化的启发式集成低能耗自适应集群层次结构协议（OHILEACH）（Matlab代码实现）

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💥1 概述

本文优化的启发式集成低能耗自适应集群层次结构协议（OHILEACH）是从ILEACH协议升级而来的，其中资源（电池）利用率得到进一步优化。

一、OHILEACH协议的基本定义与背景

OHILEACH（Optimized Heuristic Integrated Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是针对无线传感器网络（WSN）能量受限问题提出的改进型集群路由协议。其核心目标是通过优化簇头选择、动态调整网络参数以及改进数据传输机制，延长网络寿命并提升能量效率。

背景：

传统LEACH协议因随机簇头选择、静态概率阈值和单跳通信导致的“热点”问题，存在能量消耗不均衡、节点过早死亡等缺陷。例如，LEACH中距离基站较远的簇头节点能耗过高，可能导致网络覆盖率下降30%以上。OHILEACH通过引入多因素综合评价函数、多跳通信和动态参数调整，显著改善了这些问题。

二、核心优化目标与技术框架

1. 核心优化目标

• 能量均衡分配：避免低能量节点成为簇头，延长节点存活周期。
• 动态适应性：根据网络状态（节点密度、剩余能量、拓扑变化）实时调整簇头比例和通信路径。
• 降低通信能耗：通过多跳传输缓解远距离单跳通信的能耗问题。

2. 技术框架

三、集成的启发式算法类型及作用

OHILEACH集成了以下两类启发式算法：

1. 综合评价函数
   通过加权因子（α,β,γα,β,γ）平衡节点能量、基站距离和节点密度的影响，确保选择最优簇头。例如，优先选择能量高且靠近基站的节点，减少传输能耗。
   
2. 动态参数调整算法
   使用反馈机制动态优化簇头比例和路由路径。例如，在网络负载较高时，通过启发式搜索算法调整多跳路径权重，避免拥塞。
   

四、低能耗机制的具体实现

1. 多跳通信
   簇头间形成多级中继链路，数据通过中间节点逐跳传输至基站，降低远距离传输能耗。实验表明，相比LEACH的单跳模式，多跳可减少能耗达35%。
   
2. 数据融合与压缩
   簇头对成员节点数据进行聚合处理，减少冗余数据量。例如，在环境监测场景中，数据量可压缩至原始值的20%以下。
   
3. 能量感知阈值动态调整
   根据节点剩余能量动态调整成为簇头的概率阈值，公式为： 编辑
   

五、自适应集群层次结构设计原理

1. 动态分层机制
   网络分为多个层次，高层簇头负责跨簇数据转发，底层簇头负责本地数据收集。例如，TL-LEACH协议通过二级簇头（Primary/Secondary CH）实现负载均衡。
   
2. 轮换机制
   每轮结束后重新选举簇头，防止单一节点能量耗尽。OHILEACH通过轮换使网络生命周期延长50%以上。
   

六、应用场景与性能对比

1. 典型应用场景

2. 与LEACH的性能对比

七、研究挑战与未来方向

1. 算法复杂度
   OHILEACH的综合评价函数和多跳路由计算复杂度较高，需进一步优化算法效率（如引入轻量级机器学习模型）。
   
2. 参数调优
   权重因子（α,β,γα,β,γ）需根据不同场景自适应调整，未来可结合强化学习实现动态优化。
   
3. 安全性增强
   需集成加密机制（如轻量级AES）抵御数据篡改和节点捕获攻击。
   

八、结论

OHILEACH通过集成启发式算法和动态优化机制，显著提升了WSN的能量效率与生命周期。其在环境监测、智能家居等场景的应用验证了其技术优势。未来需在算法轻量化、安全性和自适应性方面进一步突破，以支持更复杂的物联网应用需求。

📚2 运行结果

2.1 算例1

编辑

编辑

编辑

2.2 算例2

编辑

编辑

编辑

编辑

2.3 算例3

编辑

编辑 编辑

部分代码：

%x and y/ Coordinates of the Sink

sink.x=1.5*xm;

sink.y=0.5*ym;

%Optimal Election Probability of a node

%to become cluster head

p=0.2;

%Eelec=Etx=Erx

ETX=50*0.000000001;

ERX=50*0.000000001;

%Transmit Amplifier types

Efs=10*0.000000000001;

Emp=0.0013*0.000000000001;

%Data Aggregation Energy

EDA=5*0.000000001;

%Values for Hetereogeneity

%Percentage of nodes than are advanced

m=0.5;

%\alpha

a=1;

%maximum number of rounds

%rmax=input('enter the number of iterations you want to run : ');

rmax=200;

%------------------

%Computation of do

do=sqrt(Efs/Emp);

%Creation of the random Sensor Network

figure(1);

hold off;

for i=1:1:n

   S(i).xd=rand(1,1)*xm;

   XR(i)=S(i).xd;

   S(i).yd=rand(1,1)*ym;

   YR(i)=S(i).yd;

   S(i).G=0;

   %initially there are no cluster heads only nodes

   S(i).type='N';

   

   temp_rnd0=i;

   %Random Election of Normal Nodes

   if (temp_rnd0 >= m*n+1)

       S(i).E=Eo;

       S(i).ENERGY=0;

       plot(S(i).xd,S(i).yd,'o-r');

       hold on;

   end

   %Random Election of Advanced Nodes

   if (temp_rnd0 < m*n+1)

       S(i).E=Eo*(1+a);

       S(i).ENERGY=1;

       plot(S(i).xd,S(i).yd,'+');

       hold on;

   end

end

S(n+1).xd=sink.x;

S(n+1).yd=sink.y;

plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'o', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'r');

figure(1);

% figure(1)

%  plot(o1,o2,'^','LineWidth',1, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','y', 'MarkerSize',12);

%    hold on

%First Iteration

%counter for CHs

countCHs=0;

%counter for CHs per round

rcountCHs=0;

cluster=1;

countCHs;

rcountCHs=rcountCHs+countCHs;

flag_first_dead=0;

for r=0:1:rmax

   r;

   

   %Operation for epoch

   if(mod(r, round(1/p) )==0)

       for i=1:1:n

           S(i).G=0;

           S(i).cl=0;

       end

   end

   

   hold off;

   

   %Number of dead nodes

   dead=0;

   %Number of dead Advanced Nodes

   dead_a=0;

   %Number of dead Normal Nodes

   dead_n=0;

   

   %counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads

   packets_TO_BS=0;

   packets_TO_CH=0;

   %counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads

   %per round

   PACKETS_TO_CH(r+1)=0;

   PACKETS_TO_BS(r+1)=0;

   

   figure(1);

   

   for i=1:1:n

       %checking if there is a dead node

       if (S(i).E<=0)

           plot(S(i).xd,S(i).yd,'^','LineWidth',1, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','y', 'MarkerSize',8);

           dead=dead+1;

           if(S(i).ENERGY==1)

               dead_a=dead_a+1;

           end

           if(S(i).ENERGY==0)

               dead_n=dead_n+1;

           end

           hold on;

       end

       if S(i).E>0

           S(i).type='N';

           if (S(i).ENERGY==0)

               plot(S(i).xd,S(i).yd,'o','LineWidth',1, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','g', 'MarkerSize',8);

           end

           if (S(i).ENERGY==1)

               plot(S(i).xd,S(i).yd,'+','LineWidth',3, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','r', 'MarkerSize',8);

           end

           hold on;

       end

   end

   plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x','LineWidth',1, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','r', 'MarkerSize',8);

   

   

   STATISTICS(r+1).DEAD=dead;

   DEAD(r+1)=dead;

   DEAD_N(r+1)=dead_n;

   DEAD_A(r+1)=dead_a;

   %          plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'o', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'r');

   %          plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x','LineWidth',1, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor','r', 'MarkerSize',8);

   %When the first node dies

   if (dead==1)

       if(flag_first_dead==0)

           first_dead=r;

           flag_first_dead=1;

       end

   end

   

   countCHs=0;

   cluster=1;

   for i=1:1:n

       if(S(i).E>0)

           temp_rand=rand;

           if ( (S(i).G)<=0)

               

               %Election of Cluster Heads

               if(temp_rand<= (p/(1-p*mod(r,round(1/p)))))

                   countCHs=countCHs+1;

                   packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;

                   PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS;

                   

                   S(i).type='C';

                   S(i).G=round(1/p)-1;

🎉3 参考文献

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