Enhancing wireless sensor network lifespan and efficiency through improved cluster head selection using improved squirrel search algorithm

Ghalib H. Alshammri

doi:10.1007/s10462-024-11088-4

2025-01-06

Ghalib H. Alshammri

DOI：10.1007/s10462-024-11088-4

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无线传感器网络（WSN）是一项重要的技术进步，可能有助于工业革命。WSN中的传感器节点由电池供电。能量是WSN最关键的资源，因为电池无法更换或补充。由于WSN是有限资源，长期以来已开发并使用了多种技术来保存它们。为了延长WSN的使用寿命，本研究将提供一种有效的簇头（CH）选择方法。许多研究采用基于群集的优化算法来选择最优CH。在本研究中，利用松鼠搜索算法（SSA）在WSN中选择最优CH。本研究对通用SSA进行了改进，以解决WSN中CH选择的特定需求。改进的松鼠搜索算法（I-SSA）集成了系列增强措施，旨在加速收敛并提升解的质量。值得注意的是，我们实现了自适应种群初始化、动态步长控制和局部搜索算法，以增强SSA的探索与开发能力。这些增强措施共同提高了算法在搜索空间中有效导航的能力，从而更高效地收敛至最优解。所建议的公式目标函数考虑了CH平衡平均值、因子、汇聚节点距离、剩余能量和簇内距离。模拟在各种条件下运行。采用MATLAB 2021a工作环境进行仿真。提出的SSA-C协议与现有协议灰狼优化（GWO）、SSA、切尔诺贝利灾难优化器（CDO）、精子群优化（SSO）、针对WSN的元启发式优化簇头选择路由算法（MOCRAW）、能量高效加权聚类（EEWC）以及基于蚁群优化的多智能体路径规划（MAP-ACO）进行了比较。ISSA-C方法实现了88%的数据包投递率（PDR），优于GWO、SSA和MAP-ACO。其能耗降低至210 mJ，低于其他方法，且误码率有所改善。簇形成和头选择时间分别减少至82 s和67 s。

Keyword:

Routing protocol

Wireless Sensor Networks

Squirrel search algorithm

Clustering