[论文解读] Energy Efficient Clustering using Jumper Firefly Algorithm in Wireless Sensor Networks

N. V. S. N. Sarma, Mahesh Gopi|arXiv (Cornell University)|May 8, 2014

Energy Efficient Wireless Sensor Networks被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于混合跳跃萤火虫算法（JFA）的节能聚类协议，用于无线传感器网络，通过优化簇头选择并减少簇内能量消耗，实现能量效率提升。通过引入一种新型代价函数以最小化簇内距离，基于JFA的方法相比LEACH协议在延长网络寿命和能量均衡方面表现更优，仿真结果表明其性能更优。

ABSTRACT

Wireless Sensor Network (WSN) is a major and very interesting technology, which consists of small battery powered sensor nodes with limited power resources. The sensor nodes are inaccessible to the user once they are deployed. Replacing the battery is not possible every time. Hence in order to improve the lifetime of the network, energy efficiency of the net- work needs to be maximized by decreasing the energy consumption of all the sensor nodes and balancing energy consumption of every node. Several protocols have been proposed earlier to improve the network lifetime using optimization algorithms. Firefly is a metaheuristic approach. In this paper, Energy efficient clustering for wireless sensor networks using Firefly and Jumper Firefly algorithms are simulated. A new cost function has been defined to minimize the intra- cluster distance to optimize the energy consumption of the network. The performance is compared with the existing protocol LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy).

研究动机与目标

• 为解决电池供电无线传感器节点能量资源有限的挑战。
• 通过最小化能量消耗并均衡节点间能量负载，提升网络寿命。
• 开发一种基于元启发式优化的新型聚类算法，实现高效的簇头选择。
• 在能量效率和网络寿命方面超越现有协议（如LEACH）。

提出的方法

• 定义了一种新的代价函数，以最小化簇内距离，降低数据传输过程中的能量消耗。
• 应用跳跃萤火虫算法（JFA）基于剩余能量、到基站的距离以及簇内距离，优化簇头选择。
• 算法整合了局部搜索机制（跳跃机制），以增强收敛性并避免陷入局部最优。
• 对萤火虫算法的吸引力和移动规则进行调整，优先选择剩余能量更高且位置更优的节点。
• 在固定参数的无线传感器网络场景下进行仿真，将基于JFA的聚类与LEACH进行对比。
• 在相同条件下评估能量消耗指标和网络寿命，以确保公平比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统方法相比，跳跃萤火虫算法在无线传感器网络聚类中如何提升能量效率？
• RQ2 最小化簇内距离在多大程度上降低了整个网络的能量消耗？
• RQ3 所提出的代价函数能否有效平衡传感器节点之间的能量负载？
• RQ4 基于JFA的聚类协议相较于LEACH，如何延长网络寿命？
• RQ5 混合元启发式优化对簇头选择和网络性能有何影响？

主要发现

• 所提出的基于JFA的聚类协议通过优化簇头选择，显著降低了与LEACH相比的总能量消耗。
• 由于更好的能量负载均衡和减少的簇内传输能量，网络寿命得以延长，超过LEACH。
• 使用最小化簇内距离的自定义代价函数，有助于降低数据聚合过程中的能量损耗。
• 跳跃萤火虫算法在选择最优簇头方面表现出更快的收敛速度和更好的稳定性。
• 仿真结果证实，所提方法在能量效率和网络寿命方面优于LEACH。
• 该算法通过更均衡地分配簇头职责，有效防止了高能量节点的过早失效。