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算法模擬與分析
為了便于實現(xiàn),本文用Java語言編制的簡單模擬環(huán)境來對上述五種分簇算法進行模擬與分析。模擬環(huán)境為在一個100×100 單位距離的區(qū)域內隨機放置N 個節(jié)點, 節(jié)點移動方向在[0, 2∏]內隨機分布, 移動速度在[0,maxV ]內變化。當節(jié)點到達區(qū)域邊界時, 它向區(qū)域內反射。節(jié)點的數(shù)量、傳輸范圍(以單位距離數(shù)表示)和移動速度均可根據(jù)要求動態(tài)調整,模擬時間為10000個單位時間。主要通過不同移動環(huán)境下的算法模擬結果來對比分析五種分簇算法的性能,這五種算法分別是最小ID算法(LowID)、最大連接度算法(HighD)、最小移動性算法(LowM),NTDR、基于按需加權的NTDR(DWNTDR)。
在此取網絡節(jié)點數(shù)N=30,maxV=5,節(jié)點傳輸范圍從5~60單位距離變化。對于基于按需加權的NTDR,理想的簇成員M=8,a=0.2,b=0.3,c=0.3,d=0.2,x=1,并且節(jié)點剛開始的能量是1000能量單位,每單位時間簇頭消耗能量0.2%,簇成員為0.05%,能量閾值為100能量單位。
圖1平均簇頭數(shù)隨傳輸范圍的變化
圖1給出了不同分簇算法平均簇頭數(shù)隨節(jié)點傳輸范圍的變化情況。從圖1可以看出,簇頭數(shù)隨節(jié)點傳輸范圍的增加而減少, 當傳輸范圍大于30后, 速度逐漸變慢。DWNTDR,NTDR的平均簇頭數(shù)略多于最小移動性和最小ID分簇算法的平均簇頭數(shù)。并且DWNTDR的簇頭數(shù)較NTDR要少, 主要是因為DWNTDR比NTDR多考慮了節(jié)點度,速度等因素,減少了冗余簇頭的產生。