[发明专利]一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法

权利要求书

1.一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，包括如下步骤：

步骤1：对网络系统中的传感器节点进行簇的划分，网络系统中的传感器节点被分为簇头和簇内成员这两类节点；

步骤2：采用基于移动节点的分簇路由算法，利用移动节点移动到簇头位置，收集簇头节点采集的数据信息，并最终通过移动节点将这些数据信息传递给基站；

步骤3：利用优化的最近邻算法，得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，最终实现移动节点的合理调度。

2.根据权利要求1所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：所述步骤1，利用分簇路由算法，将无线传感器网络中的传感器节点分成簇头和簇内成员这两类节点，所述簇头收集同一簇中簇内成员采集的现场信息，并对这些收集的信息进行相应的数据融合。

3.根据权利要求1所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：所述步骤2，移动节点移动到簇头位置收集相应的数据信息，每一轮簇头节点位置也是移动节点停留点位置，因而移动节点移动路径必包含停留点位置、起始位置和结束位置；所述移动节点的起始位置和结束位置相同，都位于基站位置。

4.根据权利要求1所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：所述步骤3，利用优化的最近邻算法，求得包含所有簇头位置和移动节点初始位置的最小权的Hamilton回路，最终得到移动节点的移动路径，移动节点按此路径移动，实现移动节点的调度，输出此网络系统调度的最短移动路径。

5.根据权利要求1或2所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：步骤1中，在簇的建立阶段，每一轮簇头的选举过程为：各传感器节点首先产生一个随机数，随机数的范围为[0,1]；然后用设定的阈值T与这些随机数进行比较，决定哪些节点成为簇头；节点成为簇头的条件为产生的随机数小于阈值T(m)，相应的其他的传感器节点成为簇内成员。

6.根据权利要求1或3所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：步骤2中，移动节点从起始位置出发，需通过并且仅通过一次簇头位置，当通过簇头位置时收集其相应的数据信息，最终回到初始位置，也就是基站位置。

7.根据权利要求1或4所述的一种采用优化的最近邻算法的移动节点调度方法，其特征在于：步骤3具体包括：

步骤3-1：选取网络系统基站位置s₀作为起点，找一条与s₀关联且权值最小的一条边e₁，e₁还和另外一个顶点相连，把此顶点记为s₁，可得一条路s₀s₁；

步骤3-2：假定已选出路s₀s₁L s_i，从剩下的顶点选取一个与s_i最近的节点，令其为s_i+1，可得路s₀s₁L s_is_i+1；

步骤3-3：如果i+1＜n-1，则令i←i+1返回步骤3-2；否则，记C＝s₀s₁L s_is_i+1L s_ns₀，其就为一个Hamilton回路，即得问题的近似解；

设C＝s₀s₁L s_is_i+1L s_ns₀是图G利用最近邻算法求得的一个Hamilton回路；对回路C中所有满足1＜i+1＜j＜s的i,j，按照步骤3-4可获得一条新的Hamilton回路C_k：

步骤3-4：在回路C上检查是否有i≠j，使得s_is_j∈E(G)，s_i+1s_j+1∈E(G)且w(s_is_j)+w(s_i+1s_j+1)＜w(s_is_i+1)+w(s_js_j+1)，则构成新的Hamilton回路C_k＝s₁s₂L s_is_js_j-1L s_i+1s_j+1L s_ns₁；

步骤3-5：用C_k代替C，并转到步骤3-4，直到步骤3-4中没有满足条件的回路为止，最终得到的C即为本次调度的移动节点的移动路径，实现了移动节点的合理调度。