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(1) 基于鲸鱼优化算法改进模糊逻辑的非均匀分簇路由机制
无线传感器网络中的节点通常由电池供电，能量极为有限且不可更换，因此如何均衡网络能耗、延长网络寿命是路由协议设计的核心问题。传统的基于概率的簇头选择方法忽略了节点的剩余能量和位置分布，容易导致能量较低的节点过早当选簇头而死亡。模糊逻辑系统虽然能够处理簇头选择过程中的不确定性因素，但其性能高度依赖于模糊规则库的设计，且Mamdani推理模型中的规则通常基于专家经验静态设定，难以适应动态变化的网络环境。为此，本研究构建了一种结合鲸鱼优化算法（WOA）与模糊逻辑的智能分簇机制。该机制首先设计了一个基于节点剩余能量和通信距离的初选门限，筛选出具有一定能量优势和位置优势的候选簇头集合，从而降低了后续计算的复杂度。在核心的簇头最终确立阶段，引入鲸鱼优化算法对模糊逻辑控制器进行全局寻优。具体而言，将模糊规则的后件部分编码为鲸鱼个体的未知变量，以网络负载均衡度、存活节点数和总能耗作为适应度函数，利用鲸鱼算法特有的收缩包围机制和螺旋更新位置策略，模拟座头鲸的捕食行为来动态搜索最优的模糊规则组合。模糊系统的输入变量被精心设计为节点剩余能量、节点邻居密度以及节点至基站的距离。节点剩余能量反映了节点担任簇头的持久性；邻居密度反映了簇内的通信开销，密度越大意味着簇内通信代价越小；至基站的距离则直接关联长距离传输的能耗。通过WOA优化后的模糊逻辑系统，能够根据当前网络的实时状态，智能地输出每个候选节点当选簇头的概率。此外，针对多跳通信中靠近基站的“热区”问题，即由于承担过多的转发任务而导致能量过快耗尽，本研究还引入了基于竞争半径的非均匀分簇策略。该策略根据节点到基站的距离动态调整簇的规模，距离基站越近的簇半径越小，簇内成员越少，从而节省出更多的能量用于通过簇间路由转发来自远端簇的数据，有效缓解了能量空洞现象，实现了全网能耗的宏观均衡。
(2) 融合多策略改进的麻雀搜索算法设计
在无线传感器网络的数据融合阶段，为了进一步提升算法的寻优性能，针对基础麻雀搜索算法（SSA）存在的种群多样性不足、迭代后期易陷入局部最优以及收敛精度有限等问题，本研究提出了一种融合反向学习、黄金正弦策略和柯西变异的多策略改进麻雀搜索算法。基础的麻雀搜索算法虽然具备发现者和加入者的分工协作机制，但在初始化阶段通常采用随机生成方式，导致种群在解空间分布不均。为此，引入反向学习策略对种群进行初始化，通过计算随机个体的反向解，并择优保留进入下一代，从而显著扩大了算法的搜索范围，增加了发现全局最优解区域的概率。在发现者的位置更新阶段，引入黄金正弦算法优化搜索轨迹。黄金正弦算法利用正弦函数的周期性变化规律，结合黄金分割系数不断缩小搜索空间，能够有效平衡算法的全局探索与局部开发能力，引导麻雀个体以更快的速度向最优解逼近，减少了盲目搜索带来的计算资源浪费。针对算法运行后期，种群可能聚集在局部极值点附近导致停滞不前的问题，引入柯西变异算子对最优个体进行扰动。柯西分布相比高斯分布具有更长的拖尾特征，利用这一特性可以产生较大的变异步长，赋予算法在陷入停滞时强行跳出局部最优陷阱的能力，同时在搜索初期也能增加种群的多样性。通过这三种策略的协同作用，改进后的麻雀搜索算法在基准测试函数上的表现显著优于原始算法，具有更快的收敛速度和更高的求解精度，为后续优化神经网络参数奠定了坚实的算法基础。
(3) 基于改进SSA-BP神经网络的数据融合模型构建
无线传感器网络中，节点采集的环境数据（如温度、湿度等）往往具有极高的时空相关性，直接传输原始数据会造成巨大的带宽浪费和能量消耗。数据融合技术旨在通过簇头节点对收集到的簇内数据进行处理，去除冗余信息，仅向基站发送特征数据。BP神经网络因其强大的非线性映射能力常被用于数据融合，但传统BP算法基于梯度下降法，对初始权值和阈值极为敏感，且容易收敛于局部极小值，导致融合精度不稳定。本研究提出利用上述改进的麻雀搜索算法（ISSA）来优化BP神经网络的初始参数，构建ISSA-BP数据融合模型。在该模型中，改进麻雀搜索算法的每个个体代表BP神经网络的一组权值和阈值向量，以网络训练误差的均方差作为适应度函数。在训练过程中，利用改进SSA强大的全局寻优能力，在权值空间中搜索使得融合误差最小的最优参数组合，将其作为BP神经网络的初始状态，随后再进行常规的梯度下降训练进行微调。这种方法有效克服了BP神经网络随机初始化带来的不确定性，显著提高了网络的训练效率和泛化能力。在实际网络运行中，普通传感器节点将采集的数据发送给簇头，簇头节点利用训练好的ISSA-BP神经网络模型对多维感知数据进行特征提取和融合压缩。由于优化后的网络具有更高的拟合精度，融合后的数据不仅体积大幅减小，而且能够高保真地保留原始信息的关键特征。
function wsn_clustering_optimization() xm = 100; ym = 100; sink.x = 0.5 * xm; sink.y = 0.5 * ym; n = 100; p = 0.1; Eo = 0.5; ETX = 50*0.000000001; ERX = 50*0.000000001; Efs = 10*0.000000000001; Emp = 0.0013*0.000000000001; EDA = 5*0.000000001; rmax = 5000; do = sqrt(Efs/Emp); for i = 1:1:n S(i).xd = rand(1,1)*xm; S(i).yd = rand(1,1)*ym; S(i).G = 0; S(i).E = Eo; S(i).type = 'N'; end weights_input = rand(3, 10); bias_input = rand(10, 1); for r = 1:1:rmax cluster_heads = 0; candidates = []; for i = 1:1:n distance_to_sink = sqrt((S(i).xd - sink.x)^2 + (S(i).yd - sink.y)^2); neighbor_count = 0; for j = 1:1:n if i~=j dist = sqrt((S(i).xd - S(j).xd)^2 + (S(i).yd - S(j).yd)^2); if dist < 20 neighbor_count = neighbor_count + 1; end end end fuzzy_input = [S(i).E; neighbor_count; distance_to_sink]; prob = simple_fuzzy_eval(fuzzy_input, weights_input, bias_input); if (prob > rand) S(i).type = 'C'; cluster_heads = cluster_heads + 1; candidates = [candidates, i]; end end if cluster_heads == 0 continue; end for i = 1:1:n if S(i).type == 'N' && S(i).E > 0 min_dist = inf; dest_ch = -1; for c = 1:length(candidates) ch_idx = candidates(c); dist = sqrt((S(i).xd - S(ch_idx).xd)^2 + (S(i).yd - S(ch_idx).yd)^2); if dist < min_dist min_dist = dist; dest_ch = ch_idx; end end if min_dist > do S(i).E = S(i).E - (ETX*4000 + Emp*4000*(min_dist^4)); else S(i).E = S(i).E - (ETX*4000 + Efs*4000*(min_dist^2)); end if dest_ch > 0 S(dest_ch).E = S(dest_ch).E - (ERX + EDA)*4000; end end end for c = 1:length(candidates) ch_idx = candidates(c); dist_to_bs = sqrt((S(ch_idx).xd - sink.x)^2 + (S(ch_idx).yd - sink.y)^2); if dist_to_bs > do S(ch_idx).E = S(ch_idx).E - (ETX*4000 + Emp*4000*(dist_to_bs^4)); else S(ch_idx).E = S(ch_idx).E - (ETX*4000 + Efs*4000*(dist_to_bs^2)); end end dead_nodes = 0; for i=1:n if S(i).E <= 0 dead_nodes = dead_nodes + 1; end end if dead_nodes >= n*0.9 break; end end end function score = simple_fuzzy_eval(inputs, w, b) hidden = 1 ./ (1 + exp(-(w' * inputs + b))); score = sum(hidden) / length(hidden); end成品代码50-200，定制300起，可以直接沟通
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