Verbesserter Soft-k-Means-Clustering-Algorithmus zur Ausgewogenheit des Energieverbrauchs in drahtlosen Sensornetzen

Centrala begrepp

Der vorgeschlagene IS-k-Means-Algorithmus verwendet CFSFDP und KDE, um die Auswahl der anfänglichen Clusterzentren zu optimieren, und nutzt die Flexibilität von Soft-k-Means, um die Anzahl der Knoten pro Cluster auszugleichen. Darüber hinaus wird ein Konzept mit mehreren Clusterköpfen eingesetzt, um den Energieverbrauch innerhalb der Cluster auszugleichen.

Sammanfattning

Der Artikel präsentiert einen verbesserten Soft-k-Means-Clustering-Algorithmus (IS-k-Means) zur Ausgewogenheit des Energieverbrauchs in drahtlosen Sensornetzen (WSN).
Zunächst wird CFSFDP und KDE verwendet, um die Auswahl der anfänglichen Clusterzentren des Soft-k-Means-Algorithmus zu verbessern. Knoten mit hoher lokaler Dichte und relativ großem Knotenabstand werden als anfängliche Clusterzentren ausgewählt.
Dann wird die Flexibilität von Soft-k-Means genutzt, um Knoten an der Clustergrenze unter Berücksichtigung ihrer Mitgliedschaftswahrscheinlichkeiten neu zuzuweisen, um die Anzahl der Knoten pro Cluster auszugleichen.
Darüber hinaus wird das Konzept mehrerer Clusterköpfe eingesetzt, um den Energieverbrauch innerhalb der Cluster auszugleichen.
Umfangreiche Simulationsergebnisse unter verschiedenen Netzwerkszenarios zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus für kleine WSNs mit Einzelsprungübertragung den ersten Knotenausfall, den Ausfall der Hälfte der Knoten und den letzten Knotenausfall im Durchschnitt im Vergleich zu verschiedenen Clustering-Algorithmen aus der Literatur verzögern kann.

Statistik

Der erste Knotenausfall tritt im vorgeschlagenen IS-k-Means-Algorithmus im Durchschnitt 2,7-mal später auf als bei LEACH, 30-mal später als bei k-Means, 34-mal später als bei VLEACH, 2,3-mal später als bei KM-LEACH und 2,4-mal später als bei EECPK-Means.
Der Ausfall der Hälfte der Knoten tritt im IS-k-Means-Algorithmus 1,8-mal später auf als bei LEACH, 1,8-mal später als bei k-Means, 2,5-mal später als bei EECPK-Means und 1,9-mal später als bei KM-LEACH.
Der letzte Knotenausfall tritt im IS-k-Means-Algorithmus 1,5-mal später auf als bei LEACH, 3,5-mal später als bei k-Means, 1,5-mal später als bei EECPK-Means und 2,9-mal später als bei KM-LEACH.

Citat

"Der vorgeschlagene IS-k-Means-Algorithmus kann effektiv den ersten Knotenausfall, den Ausfall der Hälfte der Knoten und den letzten Knotenausfall verzögern."
"Der IS-k-Means-Algorithmus zeigt eine gute Leistung beim Ausgleich des Energieverbrauchs der Knoten und bei der Erhöhung der Netzwerklaufzeit."

Viktiga insikter från

Improved Soft-k-Means Clustering Algorithm for Balancing Energy Consumption in Wireless Sensor Networks

by Botao Zhu,Eb... på arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15700.pdf

Djupare frågor

Wie könnte der IS-k-Means-Algorithmus für große-skalige WSNs mit Mehrsprungübertragung erweitert werden?

Der IS-k-Means-Algorithmus könnte für große-skalige WSNs mit Mehrsprungübertragung erweitert werden, indem die Kommunikation zwischen den Cluster Heads (CHs) optimiert wird. Anstatt nur die direkte Kommunikation zwischen den CHs und den Mitgliedsknoten zu berücksichtigen, könnte eine effiziente Routing-Strategie implementiert werden, die Mehrsprungübertragung ermöglicht. Dies würde dazu beitragen, die Gesamtleistung des Netzwerks zu verbessern, indem die Last auf die CHs gleichmäßiger verteilt wird und die Energieeffizienz erhöht wird.

Welche Nachteile könnte der erhöhte Berechnungsaufwand des IS-k-Means-Algorithmus im Vergleich zu anderen Clustering-Algorithmen haben?

Der erhöhte Berechnungsaufwand des IS-k-Means-Algorithmus im Vergleich zu anderen Clustering-Algorithmen könnte zu längeren Berechnungszeiten führen, insbesondere bei großen Netzwerken mit einer Vielzahl von Knoten. Dies könnte die Reaktionszeit des Algorithmus beeinträchtigen und die Skalierbarkeit einschränken. Darüber hinaus könnte der erhöhte Berechnungsaufwand zu einem höheren Energieverbrauch führen, was sich negativ auf die Gesamtlebensdauer der Netzwerkknoten auswirken könnte.

Wie könnte der IS-k-Means-Algorithmus für andere IoT-Anwendungen wie Smart Home oder Smart Agriculture angepasst werden?

Für andere IoT-Anwendungen wie Smart Home oder Smart Agriculture könnte der IS-k-Means-Algorithmus angepasst werden, um spezifische Anforderungen und Szenarien dieser Anwendungen zu berücksichtigen. Zum Beispiel könnte der Algorithmus so modifiziert werden, dass er die Erfassung und Analyse von Umgebungsdaten in Smart Home-Anwendungen optimiert, um Energie zu sparen und die Lebensdauer der Sensorknoten zu verlängern. In Smart Agriculture könnte der Algorithmus verwendet werden, um die Überwachung von Feldern und Pflanzen zu verbessern, indem er die Datenaggregation und -übertragung optimiert, um eine effiziente Ressourcennutzung zu gewährleisten. Durch die Anpassung des IS-k-Means-Algorithmus an spezifische IoT-Anwendungen können maßgeschneiderte Lösungen entwickelt werden, die die Leistung und Effizienz dieser Anwendungen verbessern.