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Adaptive Cluster Head Selection in IoT-Based WSNs Using Enhanced Binary Hiking Optimization
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AI
DOI：10.1007/s40009-026-02030-z.png)
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摘要
En 中文
无线传感器网络（WSNs）是物联网（IoT）系统的关键组成部分，但面临能源资源有限和网络寿命的挑战。本文提出了一种基于二进制登山优化算法（BHOA）的新型节能簇头选择方法。该方法采用多目标适应度函数，考虑了网络覆盖率、剩余能量和负载均衡。为提高收敛性和多样性，BHOA-CM集成了单点交叉和自适应位翻转变异。在100节点WSN的仿真中，BHOA-CM显著优于现有的CSO、CUWSN、MFOBR、EOCSR和ECERO协议。它实现了网络寿命最高35.6%的提升、能耗降低31.4%，以及到达基站的数据包增加28.7%。所提出的方法还延迟了首个节点的死亡，并使所有节点持续工作至22,415轮，证明了其在能量均衡和延长网络运行方面的有效性。
Keyword:
Wireless sensor networks (WSNs)
Internet of Things (IoT)
Cluster head selection
Binary hiking optimization algorithm (BHOA)
Energy efficiency
期刊
N
IF:
1.3
论文数:
520
被引数:
1.1K
机构
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