无线传感器网络智能优化研究
案例介绍
无线传感器网络智能优化研究
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围绕无线传感器网络（WSN）的能效、网络寿命与负载均衡问题，持续开展聚类路由与智能决策算法研究。我主要负责问题建模、算法设计、Python 仿真、深度学习/强化学习模型构建、对比实验及论文撰写。研究从 LEACH 等经典聚类协议出发，逐步开展簇头选择、服务域划分、成员重分配及跨轮能耗优化，并探索 PPO、GNN、Graph Transformer 等学习方法在网络决策中的应用。提出的 MCAF 方法通过确定性初始化、锚定服务域、能量感知簇头交接和邻域成员重分配，在不同网络尺度下相较强基线实现约 21.53%、15.76% 和 10.73% 的能效提升。同时进一步研究 CT-PPO 两级序列决策框架，使节点能够根据剩余能量、通信距离及簇头负载动态选择关联目标。相关工作已形成多项论文与实验成果，覆盖传统优化、强化学习和图神经网络等方向。
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