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K-PSO Based Energy Aware Clustering Algorithm for Environmental Monitoring Wireless Sensor Networks

本文提出了一种结合 K-Means 和粒子群优化算法的混合 K-PSO 聚类算法，用于优化环境监测无线传感器网络中的簇头选择，与传统方法相比，该算法显著提高了能量效率、延长了网络寿命并增强了簇头的稳定性。

原作者： Ayobami Adedokun, Folasade Dahunsi, Jide Popoola

发布于 2026-07-06

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原作者： Ayobami Adedokun, Folasade Dahunsi, Jide Popoola

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一片广袤的森林，成百上千个微小的、电池驱动的机器人（传感器）散落在其中，监测着环境的变化——检查空气质量、温度和湿度。这些机器人就像在偏远地区徒步旅行的登山客；它们电池寿命有限，且无法轻易充电。如果它们耗尽了电量，整个监测系统就会失效，我们将无法追踪森林中发生的情况。

这些研究人员解决的核心问题是：如何尽可能长时间地让这些机器人保持存活状态，同时让它们完成工作。

问题所在：“疲惫信使”的困境

在典型的设置中，每个机器人都会尝试直接向一个中央“基站”（就像指挥中心一样）大声喊出自己的数据。这是非常低效的。这就像要求森林里每一个徒步者都跑遍整个森林去指挥中心交付一片叶子。离中心近的徒步者会很快累倒，而远的徒步者则会因为试图跨越距离大声呼喊而耗尽电池。

为了解决这个问题，科学家们使用了**聚类（Clustering）**技术。他们将机器人分成若干个小队。每个队中的一个机器人会成为“队长”（簇头，Cluster Head）。其他机器人向队长低声传递数据，由队长负责打包并将其送往指挥中心。这样做节省了能量，因为普通机器人只需要进行短距离的通信。

然而，当队长是一件辛苦活。如果同一个机器人总是担任队长，它会最先“牺牲”。如果团队划分不合理，有些队长会被过度压榨，而有些则处于闲置状态。

旧有的方案：两种有缺陷的方法

论文研究了两种现有的挑选队长的方法，两者都存在缺陷：

K-Means（“快速组织者”）： 这种方法速度很快。它根据机器人之间的距离距离快速进行分组。
- 缺陷： 它就像一位老师，仅仅根据学生坐的位置快速分配座位，却不检查谁很累或者谁背着沉重的背包。它纯粹基于位置来挑选队长，忽略了电池水平。有时，它会选出一个电池电量已经很低的机器人来当队长，导致它很快就会报废。
PSO（“全局搜索者”）： 这种方法受到了鸟群觅食行为的启发。它会在整个森林中搜索，以找到最完美的队长，同时兼顾电池寿命和距离。
- 缺陷： 它非常彻底，但容易陷入困境。想象一只鸟正在寻找最适合落脚的树：它可能会困在一棵“还不错”的树上，因为它不敢飞得更远去寻找那棵“完美”的树。它也可能比较慢，且计算量巨大。

新的解决方案：K-PSO（“混合教练”）

作者创建了一种名为 K-PSO 的新方法。可以把这看作是一位结合了“快速组织者”的速度与“全局搜索者”智慧的教练。

以下是它的运作步骤：

热身阶段（K-Means）： 首先，算法根据机器人的位置快速将它们分组为不同的团队。这提供了一个良好的起点，就像教练快速将体育课上的学生分成小组一样。
精细调整阶段（PSO）： 然后，算法介入以优化队长的选择。它不仅仅看位置，还会检查：
- 电池水平： 这个机器人是精力充沛还是已经疲惫不堪？
- 距离： 它是否靠近指挥中心？
- 人群密度： 这个机器人是否被许多其他机器人包围（使其成为一个理想的枢纽）？
- 环境因素： 环境是潮湿还是炎热？（论文指出，湿度等环境因素会使无线电信号变弱，从而需要更多能量来传输数据，因此算法会进行相应调整）。

通过将这两者结合，K-PSO 挑选出的队长不仅位置合适，而且拥有足够的能量和容量来处理工作。

结果：谁赢得了比赛？

研究人员使用 MATLAB 在包含 100 个机器人的程序中进行了模拟，共进行了 1,000 个“轮次”（数据采集周期）。结果如下：

“快速组织者”（K-Means）： 到第 1,000 轮时，所有机器人都已报废（剩余能量为 0 焦耳）。第一个机器人很早就死掉了（在第 134 轮）。
“全局搜索者”（PSO）： 表现稍好。到第 1,000 轮时，机器人仍保留了一些能量（18.1 焦耳）。第一个机器人死得稍晚一些（在第 192 轮）。
“混合教练”（K-PSO）： 这是明显的赢家。到第 1,000 轮时，机器人仍有 36.2 焦耳 的能量——是 PSO 机器人的两倍！第一个机器人直到第 264 轮才死掉，而最后一个机器人甚至存活到了第 961 轮。

稳定性因素：
论文还观察了“队长”更换的频率。在 K-PSO 系统中，队长的更替非常稳定（团队不会随机地频繁更换领导者）。而在其他系统中，领导权的更替过于频繁或难以预测，这会浪费能量。

核心结论

论文声称，通过将快速的分组方法与智能的、具备能量感知能力的搜索方法相结合，他们创造了一个能让传感器网络存活时间更长的系统。

节省的能量： 机器人的电池电量维持得更久。
网络寿命： 与旧方法相比，该网络的运行时间延长了 300 多轮。
可靠性： “队长”更加稳定，这意味着网络崩溃的频率更低。

简单来说，K-PSO 算法就像一位聪明的管理者，它知道谁累了、谁强壮以及谁处于合适的位置，确保工作被公平地分配，从而使整个团队能够更持久地开展工作。

技术摘要：基于 K-PSO 的环境监测无线传感器网络能量感知聚类算法

问题陈述
无线传感器网络（WSNs）在森林火灾检测、空气质量监测和水污染追踪等环境监测应用中至关重要。然而，这些网络面临一个根本性的约束：传感器节点依靠有限且通常不可充电的电池供电。在长期环境监测中，过早的能量耗尽会导致覆盖范围缺失、数据丢失以及网络失效。虽然已经提出了各种聚类协议（如 LEACH、PEGASIS）通过在簇头（CHs）处进行数据聚合来降低能耗，但传统方法存在显著局限性。随机选择簇头（LEACH）可能导致能量分配不均，而基于链式的方案（PEGASIS）则会引入高延迟，且无法考虑节点的异构性。此外，静态算法缺乏对动态环境条件和不断变化的能量状态的适应能力，往往导致簇头过早失效并缩短网络寿命。

方法论
作者提出了一种混合 K-PSO 聚类算法，该算法集成了 K-Means 的快速收敛特性与 粒子群优化算法（PSO） 的全局搜索能力。其方法论结构如下：

网络与能量建模： 研究利用了扩展到包含环境因素的一阶无线电模型。能量耗散模型考虑了传输和接收成本，并独特地纳入了环境变量，如温度 ( $T$ )、光照强度 ( $C$ )、空气质量 ($AQ $) 和湿度 ($ H$)。这些因素动态地调整了传输能量需求，以反映现实世界的信号衰减和节点效率变化。
混合聚类框架：
- 初始化（K-Means）： 算法首先根据空间邻近性将传感器节点划分为 $k$ 个初步簇，以最小化簇内方差。这提供了一个计算高效的起点。
- 优化（PSO）： 利用 PSO 在这些初步簇内精炼簇头的选择。每个粒子代表一种潜在的簇头配置。算法根据个体最优（$pbest $）和全局最优（$ gbest$）位置更新粒子的速度和位置。
- 适应度函数： 簇头的选择由一个平衡四个关键参数的多目标适应度函数 ( $F_t$ $F_{t}$ ) 驱动：
  - 剩余能量 ( $E_{re}$ )：归一化剩余功率。
  - 到基站距离 ( $d_{bs}$ )：最小化传输成本。
  - 节点密度 ( $\rho$ )：确保有效的数据聚合。
  - 环境质量因子 ( $Q_{En}$ )：一个由感测到的环境参数导出的复合指标。
- 约束条件： 算法实施约束，确保所选簇头拥有足够的剩余能量、处于最大传输距离内，并满足最小密度和处理能力要求。
仿真环境： 该算法在 MATLAB R2{2020a} 中实现，仿真环境为 $100m \times 100m$ 的区域，包含 200 个具有异构初始能量水平的传感器节点。其性能针对独立运行的 K-Means 和 PSO 进行了基准测试。

核心贡献

混合架构： 本文引入了一种融合的 K-PSO 框架，利用 K-Means 进行空间划分，并利用 PSO 进行能量感知的簇头优化，旨在缓解 K-Means 的局部最优陷阱和独立 PSO 收敛缓慢的问题。
环境感知： 与许多传统的聚类协议不同，所提模型明确地将环境变量（湿度、温度、空气质量）整合到能量耗散和适应度评估模型中，使其适用于动态的户外监测场景。
动态簇头选择： 该方法使用加权适应度函数，根据剩余能量、节点密度和环境条件动态调整簇头选择，而非依赖于静态阈值。

结果
在 1,000 轮仿真实验中，K-PSO 算法在多个指标上均表现出优于 K-Means 和独立 PSO 的性能：

簇稳定性： K-PSO 实现了最高的稳定性，平均簇头数量为 10.50，标准差为 $\pm 0.25$ 。相比之下，K-Means 表现出高变异性 ( $\pm 0.52$ )，而 PSO 表现出中等稳定性 ( $\pm 0.40$ )。
能量节省： 在第 1,000 轮时，K-PSO 的平均剩余能量为 36.2 J，显著优于 PSO（18.1 J）和 K-Means（0 J，表示完全耗尽）。K-PSO 在整个仿真过程中始终保持较高的剩余能量水平。
网络寿命： K-PSO 算法显著延迟了节点死亡：
- 首个节点死亡（FND）： K-PSO 在第 264 轮发生，而 PSO 为 192 轮，K-Means 为 134 轮。
- 最后一个节点死亡（LND）： 网络在第 961 轮仍存活（K-PSO），而 PSO 为 814 轮，K-Means 为 655 轮。

意义与主张
作者声称，K-PSO 算法有效地增强了能量节省，延迟了节点死亡，并保持了簇头的稳定性，从而延长了用于环境监测的 WSNs 的运行寿命。研究断言，通过智能选择高能效的簇头并形成平衡的簇，这种混合方法解决了传统协议在过早能量耗尽和不稳定性方面的局限性。本文得出结论，K-PSO 是在能量受限、动态的环境设置中延长网络生存能力的稳健解决方案。作者建议，未来的工作可以涉及在物理测试床上进行实时部署，以及集成预测能量失效模块，但目前的研究仅限于基于仿真的验证。

问题所在：“疲惫信使”的困境

旧有的方案：两种有缺陷的方法

新的解决方案：K-PSO（“混合教练”）

结果：谁赢得了比赛？

核心结论

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