基于 EANN-GA 算法的移动感知型 WSNs 节能分簇路由新方法

在 WSNs 中，节能与延长网络寿命是关键挑战。研究人员开展基于 BLE 传感器的分簇路由研究，利用 EANN-GA 选 CH，结合遗传算法优化移动 Sink 路径。结果表明该方法提升能效、延长网络寿命，为 WSNs 节能提供新方案。

　　本研究聚焦无线传感器网络（WSNs）能效优化问题，旨在通过均衡分簇策略延长网络寿命。研究采用随机部署的低功耗蓝牙（BLE）传感器，提出基于增强人工神经网络与贪心算法（EANN-GA）的簇头（CH）选择方法，选取距簇中心最近且剩余能量高的节点作为 CH。引入移动汇聚节点（MS）采集数据，通过遗传算法估算其路径数量并优化路径规划。性能分析显示，该方法显著提升能效，延长网络生命周期。研究结果证实，融合 BLE 传感器、EANN-GA 簇头选择及遗传算法路径优化的方案，为 WSNs 能量管理难题提供了有效解决路径。
关键词：能效；分簇；路由；人工神经网络（ANN）；无线传感器网络（WSN）；低功耗蓝牙（BLE）传感器