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龍圖騰網恭喜浙江科技大學申請的專利基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119450641B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510020429.5，技術領域涉及：H04W40/32；該發明授權基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統是由張震宇;汪毅杰;周健;孫垂濤;俞淳翔;金子博;倪世輝;程鵬飛設計研發完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及路由協議技術領域，具體涉及基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統，方法包括以下步驟：1.基于優化淘金算法對LEACH協議進行優化，包括最優簇頭數公式計算以及適應度函數設計，其中，對淘金算法的優化，包括引入Kent映射、自適應Levy飛行以及柯西變異機制；2.根據優化的LEACH協議，對數據傳輸階段進行優化。本發明基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統，在簇頭選舉時采用優化淘金算法，動態選舉簇頭，并在設計適應度函數時，綜合考慮節點剩余能量、節點到基站的距離以及鄰居節點數量等因素，以期找到最優的簇頭組合，從而降低網絡整體能耗，均衡各節點能量。

本發明授權基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于優化淘金算法的LEACH路由協議的方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：步驟S1，基站向全網廣播消息，節點反饋自身信息；步驟S2，基站計算最優簇頭數，采用基于柯西變異與自適應萊維飛行的淘金優化CLGRO算法選取簇頭，并廣播簇頭編號；步驟S3，普通節點選取最近簇頭入簇，并發送數據；建立距離列表并計算前向簇頭；步驟S4，基站發送指令，判斷簇頭是否收到指令，若是，則執行步驟S5；若否，則判斷簇頭是否收到數據信息，若是，則進行數據融合后，返回步驟S4，若否，則直接返回步驟S4；步驟S5，簇頭向下一跳發送數據；步驟S6，判斷數據傳輸是否完成，若是，則結束；若否，則返回步驟S4；步驟S2中，最優簇頭數計算具體如下：設簇頭數目為k，監測區域為L*L的矩形，每輪簇頭的能量消耗包括接收簇內普通節點的數據能量消耗ERX，如式15所示；融合所接受到的數據能量消耗EDF，如式16所示；向基站發送數據的能量消耗ETX，如式17所示；簇頭的總能量消耗ECH，如式14所示；具體如下：ECH＝ERX+EDF+ETX14 式中，l為發送的數據長度，Eelec為發送1比特數據消耗的能量，N為所有節點個數，EDA表示融合1比特數據消耗的能量； 式中，表示簇頭節點到基站的距離的四次方，εmp為多徑衰落模型系數；因此，每個簇頭所消耗的能量ECH如式18所示： 普通節點采用自由空間模型，能量消耗如式19所示，其中，表示普通節點到簇頭的距離的二次方，εfs為自由衰落模型系數： 因此，每個簇內消耗的總能為： 每個簇的區域為L2k，感知區域呈隨機分布，分布密度為ρm，n，令簇頭位于簇的中心位置，則有： 其中，表示到簇頭的距離平方的期望值；m和n表示感知區域內某點的笛卡爾坐標系下的橫坐標和縱坐標；ρm，n表示感知區域內的分布密度函數，在笛卡爾坐標系下定義；r和θ表示極坐標系下的徑向距離和角度；設區域半徑且ρr,θ中r與θ是恒定的，則式21簡化為： 設簇節點密度恒定，則因此整個區域能耗為： 對k進行求導，得出最優簇頭數K公式為： 設計適應度函數，具體如下：降低能量低于閾值的節點成為簇頭的概率： 式中，Ec代表簇頭組合的平均剩余能量，Ei表示單個節點的剩余電量，N表示所有節點個數；節點與基站的距離因子fD如式26所示： 式中，dtoBSi表示普通節點i到基站的距離，dCtoBS表示簇頭到基站的平均距離；計算待選簇頭節點的鄰居節點表達式如式27所示：Numberi＝size{neighboursi|dij≤Ri，si≠sj}27式中size表示符合條件的節點的個數和，si表示節點i，sj表示節點j，Ri為節點i的競爭半徑，dij表示節點i與j之間的距離，neighboursi為鄰居節點集合；所述的LEACH協議在形成簇時，使普通節點優先加入距離最近的簇，計算鄰居節點數量時，每個節點僅歸屬于其最近的簇頭，表達式如式28所示：Numberi＝size{neighboursi|dij≤Ri，si≠sj，dij＝mindjc}28式中min表示最小值，djc表示節點j與其最近簇頭之間的距離；簇頭集合的鄰居節點數因子fN表達式如式29所示： 最終適應度函數表達式如式30所示：Fit＝α·fE+β·fD+γ·fN30式中，ɑ、β、γ為權值系數；優化的淘金算法具體步驟如下：步驟一：使用Kent映射對淘金者初始位置進行初始化；步驟二：對初始種群中的淘金者個體進行適應度值計算；步驟三：根據適應度值判斷位置是否優于前一輪位置，若是，則更新位置，否則退回原位置，更新歷史最優金礦位置；步驟四：判斷是否陷入局部最優，若是，則對所有淘金者個體位置進行柯西變異，然后轉至步驟五；若否，則直接轉至步驟五；步驟五：對每個淘金者個體分別取隨機值m；步驟六：判斷淘金者個體隨機值是否m大于等于23，若是，則將淘金者個體進行遷移操作，然后轉至步驟九；若否，則轉至步驟七；步驟七：判斷淘金者個體隨機值是否m大于等于13，若是，則將淘金者個體進行淘金操作，然后轉至步驟九；若否，則轉至步驟八；步驟八：淘金者個體進行協作操作，然后轉至步驟九；步驟九：判斷是否滿足終止條件，若是，則輸出最優個體；若否，則對歷史最優金礦位置進行自適應萊維飛行，轉至步驟二。

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