基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法及仿真研究

刘佳; 黄友锐; 唐超礼; 曲立国; 韩涛

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基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法及仿真研究

更新时间：2026-09-04

- 基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法及仿真研究
- Multi-weighted Optimization Clustering Algorithm Based on the Multi-Agent and Simulation Study
- 微电子学与计算机 2014年31卷第8期页码：40-44
- 作者机构：
  
  安徽理工大学机构电气与信息工程学院,安徽,淮南,232001
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51104003,51274011,61300001)教育部新世纪优秀人才计划支持项目(NCET-10-002)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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刘佳, 黄友锐, 唐超礼, 曲立国, 韩涛. 基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法及仿真研究[J]. 微电子学与计算机, 2014, 31(8): 40-44,48.

LIU Jia, HUANG You-rui, TANG Chao-li, et al. Multi-weighted Optimization Clustering Algorithm Based on the Multi-Agent and Simulation Study[J]. 2014, 31(8): 40-44.
刘佳, 黄友锐, 唐超礼, 曲立国, 韩涛. 基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法及仿真研究[J]. 微电子学与计算机, 2014, 31(8): 40-44,48. DOI：

LIU Jia, HUANG You-rui, TANG Chao-li, et al. Multi-weighted Optimization Clustering Algorithm Based on the Multi-Agent and Simulation Study[J]. 2014, 31(8): 40-44. DOI：

摘要

提出了一种基于Multi-Agent的多权值优化分簇算法

算法定义了多种Agent类型

在簇头选举阶段选取了影响簇头合理分布的多个网络参数

在簇的更新阶段采用移动Agent启发机制进行簇的局部更新.仿真结果表明

算法不仅可以选出合理的簇头

使能量均匀的消耗

还可以节省整个网络的能量消耗.

Abstract

Amulti-weighted optimization clustering algorithm based on the multi-Agent is presented in the paper.The algorithm defines multiple Agent types

considers the multiple network parameters that have a great influence on the reasonable distribution of cluster heads when choosing the cluster heads

takes the mobile Agent inspired mechanism for partial updates in the update stage.The simulation results show that the algorithm not only can choose the reasonable cluster heads to make the energy consumption evenly but also can save the energy consumption of the whole network.

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