基于现代河豚优化算法的无线传感器网络多级K均值聚类与簇头选择策略研究：实现网络寿命最大化的创新方法

为解决无线传感器网络(WSN)中能量消耗不均衡和网络寿命短的问题，研究人员开发了一种结合多级K均值聚类(MKA)和现代河豚优化算法(MPOA)的创新方法。该研究通过动态聚类和引入随机参数的MPOA优化簇头选择，显著提升了网络性能：网络寿命延长12.5%-62.5%，能耗降低16.5%-28.7%，存活节点增加32.5%-55%。这项发表在《Results in Engineering》的研究为WSN的能效优化提供了新思路。

　　

在物联网和智能监测快速发展的今天，无线传感器网络(WSN)作为环境监测、工业控制和医疗健康等领域的基础设施，其性能优化至关重要。然而，传统WSN面临着能量消耗不均衡、网络寿命短、覆盖效率低等挑战，特别是在恶劣环境或远程监测场景中，电池更换困难使得这些问题更加突出。现有解决方案如遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)等往往存在过早收敛、适应性差等缺陷，难以实现全局最优。

针对这些挑战，研究人员开展了一项创新研究，提出将多级K均值聚类算法(MKA)与现代河豚优化算法(MPOA)相结合的新型优化策略。这项发表在《Results in Engineering》的研究通过改进簇头选择机制，显著提升了WSN的能效和寿命。研究团队首先采用MKA进行动态聚类，然后引入MPOA进行簇头选择，通过增加随机参数有效避免了算法过早收敛问题。

研究采用了多种关键技术方法：1) 多级K均值聚类算法(MKA)用于节点动态分组；2) 改进的现代河豚优化算法(MPOA)用于最优簇头选择；3) 基于能量消耗模型和路径损耗模型的网络性能评估；4) 使用MATLAB 2020a进行仿真实验，设置100m×100m监测区域，节点数分别为50、100和150个。

研究结果部分，"Multi-Level K-Means Clustering Algorithm"表明，MKA通过递归粗化和精炼阶段实现了高效聚类，K值设为5时获得最佳效果。"Optimal Cluster Head Selection"显示，MPOA通过考虑距离、剩余能量等多目标约束，选择的簇头能更好地平衡网络负载。"Implemented MPOA"部分详细介绍了算法改进：通过引入随机参数C=(RT)/(YT+KT)，其中RT为当前适应度，YT为平均适应度，KT为最差适应度，显著提升了全局搜索能力。

"Lifetime Maximization"部分证实，采用MPOA后网络寿命显著延长。在150个节点的测试中，1600轮时网络寿命比GOA、SGO、GTO和POA分别提高21.73%、89.13%、39.13%和17.39%。"Residual Energy Assessment"数据显示，在100节点情况下，MPOA的剩余能量比对比算法高出77.7%、44%、73.34%和3.3%。"Path Loss Estimation"结果表明，MPOA将路径损耗降低了16%-46%，这归功于优化的簇头选择和拓扑管理。

"Statistical Analysis"部分的深入研究表明，MPOA的标准差比GOA、SGO、GTO和POA分别降低53.25%、1.57%、78.1%和14.53%，证明其具有更好的稳定性。在2000轮测试中，MPOA在150节点配置下实现的平均簇间距离比对比算法提高15.47%、1.62%、8.57%和2.14%，显示出卓越的聚类性能。

研究结论指出，这种MPOA-MKA混合策略通过三个关键创新解决了WSN的核心挑战：1) 动态多级聚类适应网络变化；2) 生物启发优化实现全局最优；3) 多目标约束确保全面性能提升。讨论部分强调，该方法特别适合大规模、动态变化的WSN部署场景，为远程环境监测、工业物联网等应用提供了可靠解决方案。未来研究可进一步探索算法在异构网络和安全增强方面的扩展应用。