一种利用LSTM和多标准决策制定方法对物联网网络中的能源进行优化的智能框架

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：An Intelligent Framework for Energy Optimization in IoT Networks Using LSTM and Multi-Criteria Decision Making

本文提出一种结合LSTM能量预测与多准则决策（MCDM）的智能框架，通过预处理传感器节点能耗数据、动态优化路由和节点休眠策略，显著提升物联网网络能效。实验表明网络寿命延长35%，能耗降低23%。

　　随着物联网（IoT）技术的快速发展，其在智能农业、数字健康、智慧城市等领域的应用日益广泛。然而，物联网节点的能源供应有限，特别是依赖电池运行的传感器节点，这不仅限制了其持续工作的能力，也影响了整个网络的运行效率。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化策略，如节点睡眠、路由优化等。尽管这些方法在一定程度上能够缓解能源消耗问题，但大多数研究仍停留在较为基础的层面，未能充分利用先进的机器学习技术进行精确的能源预测。因此，构建一个结合机器学习与多标准决策机制的智能框架，成为提升物联网网络能效的关键。

本文提出的智能框架旨在通过引入先进的长期短期记忆（LSTM）模型和多标准决策方法（MCDM），优化物联网网络中的能源消耗。LSTM作为一种强大的时间序列预测工具，能够有效捕捉节点的能源使用模式，并对未来的变化进行预测。而MCDM则用于根据数据的重要性、剩余能量和地理位置等多维度因素对节点进行优先级排序。通过将这两种技术相结合，可以实现动态的能源感知决策，如关闭低优先级节点、优化数据传输路径等，从而提高网络的整体能效。

研究过程分为几个关键步骤。首先，对物联网节点的能源消耗数据进行定期采集，并进行预处理，包括数据归一化、去噪和缺失值填补。这一过程确保了数据的质量和可用性，为后续的预测和决策分析奠定了基础。接下来，利用LSTM模型对节点的能源使用情况进行预测，通过学习历史数据中的长期依赖关系，LSTM能够识别出复杂的时间模式，从而为节点的优先级排序提供依据。在完成预测后，基于节点的剩余能量、数据重要性和地理位置等指标，使用MCDM算法对节点进行排序，以确定哪些节点需要优先维护，哪些可以暂时关闭或调整其工作状态。

在预测和排序的基础上，进一步实施动态优化策略。这些策略包括减少数据流量、关闭低优先级节点、调整数据传输路径等，以实现更高效的能源利用。通过动态调整，系统能够根据网络的实际运行情况，实时优化资源配置，从而延长网络的生命周期，降低整体能耗。实验结果表明，与传统的优化方法相比，该框架在能源效率、延迟控制和网络寿命方面均表现出显著优势。例如，在某些测试条件下，网络寿命提高了35%，而能源消耗降低了23%。

本研究的创新点在于，首次将LSTM模型与MCDM技术相结合，用于物联网网络的能源优化。这种集成方法不仅能够提高能源预测的准确性，还能够实现更精细的节点优先级管理，从而提升整个系统的能效。此外，该方法还考虑了多种动态优化策略的协同作用，使得系统能够在复杂多变的网络环境中保持高效运行。通过将预测模型与决策机制相结合，可以实现对节点行为的更精准控制，从而在保证数据传输质量的同时，最大限度地节省能源。

在方法论方面，本文提出了一套完整的流程，涵盖了数据采集、预处理、能源预测、节点优先级排序以及动态优化策略的实施。这一流程不仅系统性强，而且具有良好的可扩展性和计算效率，能够适应大规模物联网网络的需求。数据采集部分确保了系统的实时性和数据的完整性，预处理部分则提高了数据的可用性。能源预测部分利用LSTM模型的特性，能够准确识别时间序列中的模式，为后续的决策提供依据。节点优先级排序部分则结合了多标准决策方法，使得节点的管理更加科学和合理。

动态优化策略的实施是整个框架的核心，它不仅能够根据预测结果调整节点的工作状态，还能够优化数据传输路径，减少不必要的能量消耗。这些策略的动态性使得系统能够适应不断变化的网络环境，从而保持较高的能效水平。此外，本文还对所提出的框架进行了全面的性能评估，通过对比实验，验证了其在多个方面的优势。实验结果表明，该框架在降低能耗、延长网络寿命和减少延迟等方面，均优于传统的优化方法，如LEA-RPL和DRL-ICSSS。

本研究的贡献主要体现在三个方面。首先，开发了一种集成的预测与决策框架，该框架同时利用LSTM进行能源消耗预测和MCDM进行节点优先级排序，这种结合在以往的物联网能源优化研究中尚未见报道。其次，提出了一种混合决策机制，通过融合预测的能源消耗、剩余能量和任务重要性，利用TOPSIS技术动态控制节点睡眠调度和能源平衡。第三，进行了全面的性能评估，验证了该框架在不同网络条件下的优越性，包括更高的能源效率、更低的延迟和更长的网络寿命。

在评估和比较部分，本文将所提出的框架与两种具有相似结构和目标的先前方法进行了对比。这些方法包括基于物联网和深度强化学习（DRL）的两阶段协议，该协议利用多跳路由和DRL策略动态优化资源分配。通过对比实验，验证了所提出的框架在多个方面的优势，特别是在能源效率和网络寿命方面。此外，本文还分析了框架的可扩展性和计算效率，确认了其在大规模物联网网络中的实用性。

在讨论部分，本文详细分析了研究结果，探讨了该框架如何实现研究目标。研究结果表明，所提出的框架能够有效解决物联网网络中的能源优化问题，特别是在节点优先级管理、预测模型的应用以及多策略协同优化方面。实验数据表明，该框架在多个测试条件下均表现出良好的性能，其在能源效率和网络寿命方面的提升尤为显著。此外，本文还分析了性能提升的主要原因，包括预测模型的准确性、决策机制的科学性以及动态优化策略的有效性。

最后，在结论部分，本文总结了研究的主要成果，并提出了未来的研究方向。研究结果表明，所提出的框架能够有效优化物联网网络的能源消耗，通过结合先进的机器学习技术与多标准决策方法，实现了更高效的能源管理和更长的网络寿命。此外，该框架的可扩展性和计算效率也得到了验证，表明其在实际应用中的可行性。未来的研究可以进一步探索如何将更多的机器学习技术应用于物联网网络优化，以及如何在更复杂的网络环境中实现更精细的节点管理。

通过本研究，我们不仅提出了一个有效的物联网能源优化框架，还验证了其在多个方面的优势。该框架的提出为物联网网络的可持续发展提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步优化该框架，提高其在不同应用场景下的适应性，同时探索更多的机器学习模型和多标准决策方法的结合，以实现更全面的能源管理。此外，还可以研究如何在更复杂的网络环境中实现更高效的资源分配和节点调度，从而进一步提升物联网网络的整体性能。