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(1) 基于虚拟力分簇与蚁狮优化的均匀成簇划分算法
无线传感器网络由大量具有感知、计算和无线通信能力的微型传感器节点组成，这些节点协同工作完成对监测区域的数据采集和传输任务。由于传感器节点通常部署在野外或难以到达的环境中，其内置电池的能量十分有限且难以更换，因此能量效率是无线传感器网络设计的首要考虑因素。分簇路由算法通过将网络节点组织成层次化的簇结构，由簇首负责收集簇内数据并进行融合后转发给基站，有效减少了数据传输量和通信距离，是延长网络生命周期的有效手段。
均匀的成簇划分对于平衡网络能耗具有重要意义。如果簇的大小差异过大，大簇的簇首需要处理更多的数据且覆盖更大的通信范围，能量消耗速度快于小簇簇首，容易过早失效形成网络空洞。虚拟力分簇算法借鉴物理学中力的概念，将簇首视为带电粒子，簇首之间存在斥力作用促使其相互远离，簇首与普通节点之间存在引力作用将普通节点吸引到最近的簇首。通过迭代求解虚拟力的平衡状态，可以获得均匀分布的虚拟簇首位置，然后将实际节点归属到最近的虚拟簇首形成簇划分。
虚拟力的计算涉及多个权重因子，包括簇首间斥力系数、簇首与节点间引力系数、簇首与基站间引力系数等。这些权重因子的取值直接影响最终的簇划分质量，不恰当的取值可能导致虚拟簇首分布仍然不均匀或收敛速度过慢。传统方法依赖人工经验设置权重值，难以保证最优性。引入蚁狮优化算法对虚拟力权重因子进行自动寻优。蚁狮算法模拟蚁狮捕食蚂蚁的行为，蚂蚁在沙坑中随机游走代表搜索过程，蚁狮在沙坑底部等待代表精英个体，当蚂蚁靠近蚁狮时被捕获完成选择操作。算法以簇划分的均匀性指标为目标函数，均匀性通过各簇节点数量的方差来衡量，方差越小说明划分越均匀。
最优成簇数量的确定也是分簇算法的关键问题。簇的数量过少会导致簇内通信距离增大，簇的数量过多则增加了簇间通信的复杂度。通过分析网络能耗模型，推导出最优成簇数量与网络规模、节点密度、基站位置等因素的关系。具体而言，最优簇数与网络面积成正比，与节点到基站平均距离成反比。考虑到网络运行过程中节点失效会改变网络拓扑，将最优成簇数量设计为随存活节点数量动态调整的函数，保证在网络生命周期的不同阶段都能维持较优的簇结构。
簇划分完成后还需要选举实际的簇首节点。虚拟簇首位置可能不与任何实际节点重合，需要从簇内成员中选择一个节点担任簇首。簇首选举综合考虑节点到虚拟簇首的距离、节点剩余能量和节点到基站的距离三个因素。距离虚拟簇首近的节点担任簇首可以保持簇的几何形状接近最优划分，剩余能量高的节点担任簇首可以延长簇首服役时间，距离基站近的节点担任簇首可以减少簇间通信能耗。将三个因素归一化后加权求和得到综合评分，评分最高的节点当选簇首。为了避免单一节点长期担任簇首导致能量耗尽，设计了轮换机制定期重新选举簇首。
(2) 双簇首模型与自适应中继路由策略设计
传统单簇首模型中，簇首需要同时承担簇内数据收集、数据融合处理和簇间数据转发三项任务，工作负荷较重，能量消耗速度远快于普通节点，成为网络的瓶颈。双簇首模型将簇首的职责拆分为内簇首和外簇首两个角色，内簇首负责簇内数据收集和融合，外簇首负责与其他簇或基站的通信，两者协同完成原来单簇首的全部功能。职责分离使得每个簇首节点的负荷降低，能量消耗更加均衡，有效延长了网络的生命周期。
内簇首的选举侧重于簇内通信效率。理想的内簇首位置应接近簇的几何中心，使得簇内各成员到内簇首的平均距离最小化。选举评价函数包括节点到簇中心的距离和节点剩余能量两个因素，距离近且能量充足的节点获得更高评分。考虑到簇内通信距离通常较短，无线信号的路径损耗遵循自由空间模型，能耗与距离的二次方成正比，距离因素的权重相对较大。
外簇首的选举侧重于簇间通信效率。外簇首需要与其他簇的外簇首或基站进行远距离通信，无线信号的路径损耗遵循多路径衰落模型，能耗与距离的四次方成正比。因此外簇首的位置选择对网络总能耗影响更大。选举评价函数包括节点到下一跳目标的距离、节点剩余能量和节点的能量消耗速率三个因素。能量消耗速率反映了节点历史上的负载情况，消耗速率低说明节点之前承担的任务较少，有更多的能量储备可供使用。
自适应中继路由策略解决了外簇首数据传输路径选择的问题。当外簇首到基站的距离较近时，采用直接传输方式能耗更低。当距离较远时，经由其他外簇首中继转发可能更加节能。关键是确定直接传输和多跳中继的切换阈值。通过能耗模型分析，推导出临界距离的解析表达式，该距离与发射功率、路径损耗系数、中继处理能耗等参数相关。当外簇首到基站距离小于临界距离时采用直接传输，否则采用多跳中继。
多跳中继的下一跳选择综合考虑候选节点的位置和能量状态。定义转发增益为当前节点与候选节点到基站距离之差除以两节点间的距离，转发增益大说明该候选节点能够有效缩短到基站的剩余距离。同时考虑候选节点的剩余能量，避免选择能量即将耗尽的节点作为中继。将转发增益和剩余能量加权得到综合评分，选择评分最高的节点作为下一跳。这种选择策略既保证了数据传输的效率，又避免了某些中继节点因过度使用而提前失效。
(3) 改进算术优化算法的模糊聚类与网络性能仿真验证
模糊C均值聚类算法是一种软聚类方法，每个数据点以一定的隶属度属于各个簇，而非硬性地归属于单一簇。将模糊聚类应用于无线传感器网络分簇，可以更灵活地处理位于簇边界的节点。边界节点对多个簇都有一定的隶属度，在数据传输时可以根据各簇簇首的当前状态选择最优的归属，提高了网络的自适应能力。然而，标准模糊C均值算法对初始聚类中心敏感，不同的初始化可能导致收敛到不同的局部最优，聚类结果不稳定。
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