一種多跳adhoc網(wǎng)絡(luò)分簇算法

1adhoc網(wǎng)絡(luò)分簇算法ad-hoc網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)沒有基礎(chǔ)設(shè)施、跳過和自組織的網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)不僅是主機(jī)，也是路由器。adhoc網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)可以自由移動(dòng)，并通過相鄰節(jié)點(diǎn)的反擊來執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)連接。該通信方法具有靈活性，無(wú)需基礎(chǔ)設(shè)施等優(yōu)點(diǎn)。此外，網(wǎng)絡(luò)中的信道訪問需要基礎(chǔ)設(shè)施和qos保障的問題也面臨新的困難。為了解決出現(xiàn)的新問題,充分利用集中式管理的優(yōu)點(diǎn).研究人員提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)-分級(jí)結(jié)構(gòu).分級(jí)結(jié)構(gòu)的最大優(yōu)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)充性好,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不受限制,路由和控制開銷要比平面結(jié)構(gòu)的小,并且可以減少共享相同信道的節(jié)點(diǎn)的數(shù)目,從而降低碰撞概率.將網(wǎng)絡(luò)劃分成簇,可以方便AdHoc網(wǎng)絡(luò)的資源管理,在每個(gè)簇內(nèi),簇頭可以控制節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求接入并且合理地分配帶寬.因此分簇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以在很大程度上提高AdHoc網(wǎng)絡(luò)的性能和實(shí)用性.到目前為止研究人員已經(jīng)提出了多種分簇算法.有幾種分簇算法受到了廣泛的認(rèn)可.如節(jié)點(diǎn)最小標(biāo)識(shí)算法(theLowest-IDAlgorithm),節(jié)點(diǎn)最大連接度算法(theHighest-connectivityDegreeAlgorithm),分布式生成簇算法DCA(DistributedClusteringAlgorithm),加權(quán)的生成簇算法WCA(WeightedClusteringAlgorithm),k階簇生成簇算法等.這些算法應(yīng)用的環(huán)境不同,選舉簇首的側(cè)重點(diǎn)也不同,產(chǎn)生的簇結(jié)構(gòu)也不盡相同.2相關(guān)定義和集群算法的概念2.1點(diǎn)的集合.任意給定一個(gè)無(wú)向圖G(V,E)是由節(jié)點(diǎn)和鏈路構(gòu)成的圖.V表示節(jié)點(diǎn)的集合,E表示邊的集合.節(jié)點(diǎn)x和y之間存在邊(x,y)∈E,意味著x和y是可以互相通信的1跳鄰居節(jié)點(diǎn).求取一組較理想的節(jié)點(diǎn)作為簇首節(jié)點(diǎn),與他們的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成簇結(jié)構(gòu),并覆蓋整個(gè)網(wǎng)絡(luò).2.2節(jié)點(diǎn)間的距離及網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)治集定義1.一個(gè)簇Ci?V由一組節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,并且以節(jié)點(diǎn)Vi為簇首.對(duì)于任何兩個(gè)節(jié)點(diǎn)x,y∈Ci,滿足d(x,y)≤1.同時(shí)滿足V=∪iCi.V=∪iCi.定義2.兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離d(x,y)是指節(jié)點(diǎn)x和y之間的最小跳數(shù).定義3.一個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi的一跳鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)目稱為該節(jié)點(diǎn)的度數(shù)D(Vi).定義4.對(duì)于節(jié)點(diǎn)Vi,如果存在u∈V且u與Vi在彼此通信范圍內(nèi),即(u,Vi)∈E,此時(shí)可以稱兩節(jié)點(diǎn)互為鄰居節(jié)點(diǎn),用Γ(Vi)表示節(jié)點(diǎn)Vi的鄰居集合,則u∈Γ(Vi).定義5.網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)治集是指由網(wǎng)絡(luò)中所有的簇頭組成的集合,統(tǒng)治集的基數(shù)即為簇頭數(shù).如果該集合中任何兩個(gè)簇頭都不是鄰居節(jié)點(diǎn),則構(gòu)成統(tǒng)治無(wú)關(guān)集.2.3節(jié)點(diǎn)間融合閾值本算法是WCA算法的一種改進(jìn)算法.每一個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi被賦予一個(gè)權(quán)值weight(Vi),通過權(quán)值的比較來選擇簇首,進(jìn)而生成整個(gè)簇.在權(quán)值的計(jì)算中,將綜合考慮節(jié)點(diǎn)所處的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和本身狀態(tài).一個(gè)節(jié)點(diǎn)是否適合擔(dān)任簇首主要受到兩個(gè)因素的影響.其一為節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.包括Vi與它的鄰居節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)速度和它的度D(Vi).這個(gè)相對(duì)速度越低則節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置變化越小,生成的簇結(jié)構(gòu)越穩(wěn)定.而D(Vi)則表明簇首潛在的成員節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù).成員節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多則網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)治集越小,信息傳輸?shù)穆窂皆蕉?其二為節(jié)點(diǎn)本身狀態(tài).簇首節(jié)點(diǎn)除了要完成本身的通訊任務(wù)外,還要維護(hù)簇的結(jié)構(gòu)、回應(yīng)其成員節(jié)點(diǎn)的通訊請(qǐng)求、簇間尋路等.因此簇首節(jié)點(diǎn)應(yīng)該滿足一定的處理能力和能量狀態(tài)要求才不至于成為通訊瓶頸.式(2.1)所示為節(jié)點(diǎn)Vi的權(quán)重計(jì)算公式.調(diào)整ωnet和ωloc可以適應(yīng)多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.例如在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓^大,節(jié)點(diǎn)相對(duì)移動(dòng)較快.而各個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理性能基本相當(dāng)時(shí).就可以把ωnet設(shè)置較大一點(diǎn)以保證簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性.如果情況相反,則可以調(diào)整ωloc的值以便選擇處理性能更強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任簇首.避免傳輸瓶頸的產(chǎn)生.weight(Vi)=ωnetnet-state+ωlocloc-state(1)weight(Vi),ωnet,ωloc,net-state和loc-state分別表示節(jié)點(diǎn)Vi的權(quán)值,網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)權(quán)重,本機(jī)狀態(tài)權(quán)重,網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)值和本機(jī)狀態(tài)值,且有ωnet+ωloc=1net-state用來描述當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài).它本身也是一個(gè)加權(quán)和.它包括節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)的相對(duì)移動(dòng)速度relV(Vi,Γ(Vi))和節(jié)點(diǎn)Vi的度D(Vi).其中平均相對(duì)速度relV(Vi,Γ(Vi))借鑒了最低相對(duì)移動(dòng)分簇算法MOBIC中的計(jì)算方法.以連續(xù)兩個(gè)報(bào)文的接收功率(P)的比值作為節(jié)點(diǎn)相對(duì)移動(dòng)性測(cè)量的依據(jù),稱之為節(jié)Vi對(duì)應(yīng)鄰居節(jié)點(diǎn)Vj的相對(duì)移動(dòng)度量.relV(i,j)=10log10Pnewj→iPoldj→i(2)relV(i,j)=10log10Ρj→inewΡj→iold(2)式(3)表達(dá)了netstate的計(jì)算方法.net-state=ω1*relV(Vi,Γ(Vi))+ω2*D(Vi)(3)ω1+ω2=1.調(diào)整ω1和ω2可以使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)net-state適應(yīng)于多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境.loc-state用來描述節(jié)點(diǎn)本身的狀態(tài).它包括節(jié)點(diǎn)的計(jì)算速度、存儲(chǔ)器大小和電池剩余量.這些內(nèi)容反映了節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)包的處理能力和自身的能量狀態(tài).它是衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)是否適于擔(dān)任簇首的另一個(gè)重要因素.loc-state=ω1×C(Vi)+ω2×pw(Vi)(4)式(4)表示本機(jī)狀態(tài)值的計(jì)算方法.C(Vi)是本機(jī)性能量化值,它主要以計(jì)算速度、存儲(chǔ)器大小為基礎(chǔ).PW(Vi)是剩余能量的量化值,它是以電池剩余電量為基礎(chǔ).ωnet+ωloc=1.被選為簇首的節(jié)點(diǎn)有著更強(qiáng)的處理能力,但是隨著成員節(jié)點(diǎn)的不斷加入它的性能會(huì)不斷下降.為了避免簇首負(fù)擔(dān)過重,而無(wú)法為成員節(jié)點(diǎn)提供可靠的服務(wù).本算法設(shè)置了一個(gè)新參數(shù)稱為可用度,用來表達(dá)簇首節(jié)點(diǎn)能夠繼續(xù)接納其它節(jié)點(diǎn)成為其成員節(jié)點(diǎn)的能力.定義11.簇首節(jié)點(diǎn)Vi已有成員節(jié)點(diǎn)的集合稱為接受集ACC(Vi),簇首節(jié)點(diǎn)Vi可接受的成員節(jié)點(diǎn)的最大數(shù)量稱為接受門限δ,簇首節(jié)點(diǎn)Vi可繼續(xù)接受的成員節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)成為可用度AVI(Vi).AVI(Vi)=δ-|ACC(Vi)|(5)定義12.簇首可以互為鄰居,并在一定條件下進(jìn)行融合.成員節(jié)點(diǎn)也可以主動(dòng)脫離一個(gè)簇,而加入另一個(gè)簇.以上動(dòng)作會(huì)破壞原有簇結(jié)構(gòu),為此設(shè)置一個(gè)權(quán)值門限值ε,稱為簇間融合閾值.3相鄰節(jié)點(diǎn)鏈路本算法是一個(gè)動(dòng)態(tài)、分布執(zhí)行的算法.每一個(gè)節(jié)點(diǎn)被賦予一個(gè)全局唯一的ID號(hào).算法用HELLO消息建立和維持與相鄰節(jié)點(diǎn)的鏈路.并運(yùn)載一些控制信息.算法同時(shí)設(shè)置另外4個(gè)控制消息.節(jié)點(diǎn)Vi用CH(Vi)消息宣布自己為簇首節(jié)點(diǎn).用JION(Vj,Vi)消息請(qǐng)求加入以Vj為簇首的簇,成為其成員節(jié)點(diǎn).若Vj為簇首節(jié)點(diǎn),則用REJECT(Vi,Vj)消息拒絕節(jié)點(diǎn)Vi的加入請(qǐng)求.或者用ACCEPT(Vi,Vj)消息接受節(jié)點(diǎn)Vi的加入請(qǐng)求.3.1節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)的保護(hù)問題在網(wǎng)絡(luò)初始建簇或有新節(jié)點(diǎn)v加入時(shí),都將通過初始化過程,決定節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)該擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧?各個(gè)節(jié)點(diǎn)通過hello消息建立鄰接鏈路,計(jì)算出初始權(quán)值,并通過hello消息來傳輸自己的權(quán)值和可用度.各個(gè)節(jié)點(diǎn)通過比較鄰居節(jié)點(diǎn)的權(quán)值來選擇執(zhí)行相應(yīng)的子過程.a.若節(jié)點(diǎn)Vi判斷自己為相鄰節(jié)點(diǎn)中權(quán)值最大節(jié)點(diǎn),則向所有鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送CH(Vi)消息,宣布自己成為簇首節(jié)點(diǎn).開始接受鄰居節(jié)點(diǎn)的加入請(qǐng)求,直到ACC(Vi)=Γ(Vi)或者AVI(Vi)=0.同時(shí)在hello消息中設(shè)置表明自己為簇首的標(biāo)志位和所有已經(jīng)接受的成員節(jié)點(diǎn)的ID號(hào).b.若節(jié)點(diǎn)Vi判斷自己鄰接節(jié)點(diǎn)中Vj的權(quán)值大于自己,同時(shí)Vj發(fā)出了CH(Vj)消息并有AVI(Vj)>0,那么節(jié)點(diǎn)Vi發(fā)出JION(Vj,Vi)消息請(qǐng)求加入.若節(jié)點(diǎn)Vi收到了簇首Vj發(fā)出的ACCEPT(Vi,Vj)消息或者在Vj的HELLO消息中找到自己的ID號(hào),則節(jié)點(diǎn)Vi確認(rèn)自己被成功接納.那么Vi會(huì)在自己的HELLO消息中設(shè)置表明自己為成員節(jié)點(diǎn)的標(biāo)志位和簇首的ID號(hào).若節(jié)點(diǎn)Vi收到Vj的REJECT(Vi,Vj)消息或者在連續(xù)兩個(gè)Vj的HELLO消息中找不到自己的ID號(hào),則Vi判斷自己的請(qǐng)求被拒絕.c.若節(jié)點(diǎn)Vi發(fā)現(xiàn)所有權(quán)值大于自己的鄰居節(jié)點(diǎn),是簇首節(jié)點(diǎn)但可用度為零,或者作為成員節(jié)點(diǎn)加入其他簇.那么節(jié)點(diǎn)Vi將發(fā)出CH(Vi)消息宣布自己成為簇首.簇的初始化過程算法描述:初始化過程算法的復(fù)雜度主要與節(jié)點(diǎn)的度和鄰接情況相關(guān).最壞的情況下節(jié)點(diǎn)之間按照權(quán)值大小首尾相鄰接,則最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)必須等待其他所有節(jié)點(diǎn)的角色確定以后,才能確定自己的角色.此時(shí),算法達(dá)到收斂的時(shí)間為:n-1,所以算法的時(shí)間復(fù)雜度是Φ(n).規(guī)則:節(jié)點(diǎn)Vi與節(jié)點(diǎn)Vj建立鏈路后,若在T時(shí)間內(nèi)收不到Vj的權(quán)值信息,Vi會(huì)將Vj的權(quán)值默認(rèn)為0.3.2節(jié)點(diǎn)vk與節(jié)點(diǎn)vi之間的關(guān)系在簇的初始化完成以后,隨著節(jié)點(diǎn)的移動(dòng),能量下降以及障礙物等因素的影響,網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化.網(wǎng)絡(luò)鏈路會(huì)發(fā)生新建和失效.同時(shí)鏈路的新建會(huì)導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)發(fā)出JOIN消息離開舊簇而加入新簇.這往往會(huì)導(dǎo)致原有簇結(jié)構(gòu)發(fā)生.這時(shí)都要選擇執(zhí)行相應(yīng)的更新維護(hù)子過程:a.鏈路失效.若此鏈路兩端都是成員節(jié)點(diǎn),或者都是簇首,或者一個(gè)是簇首而另一個(gè)是屬于其他簇的成員節(jié)點(diǎn),則這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)只是更新自己的鄰居表.若此鏈路兩端一個(gè)是簇首而另一個(gè)是它的成員節(jié)點(diǎn),則簇首節(jié)點(diǎn)更新自己的鄰居表和成員表.而成員節(jié)點(diǎn)則找尋加入新的簇,或自己宣布成為簇首.b.新建鏈路.假設(shè)在Vi,Vj之間發(fā)生鏈路新建.b.1若Vi,Vj都是成員節(jié)點(diǎn),則這兩個(gè)成員節(jié)點(diǎn)只是刷新自己的鄰居表.b.2若Vj是簇首節(jié)點(diǎn)而Vi是以Vk為簇首的成員節(jié)點(diǎn),那么Vi將比較Vj與Vk的權(quán)值.如果weight(Vj)-weight(Vk)<ε,則Vi只是刷新自己的鄰居表.如果weight(Vj)-weight(Vk)>ε,并且AVI(Vk)>0則Vi脫離原簇,發(fā)出JION(Vj,Vi)消息請(qǐng)求成為Vj的成員節(jié)點(diǎn).而Vk節(jié)點(diǎn)收到JION(Vj,Vi)消息后將Vi從成員表中刪除.b.3若Vi,Vj都是簇首節(jié)點(diǎn),它們將比較彼此的權(quán)值.如果weight(Vj)>weight(Vi)則Vj只是刷新自己的鄰居表.Vi將會(huì)進(jìn)一步比較.若weight(Vj)-weight(Vi)<ε,則Vi也只是刷新自己的鄰居表.若weight(Vj)-weight(Vi)>ε,且AVI(Vj)>0則發(fā)出JION(Vj,Vi)消息請(qǐng)求成為Vj的成員節(jié)點(diǎn).而Vi原有的成員節(jié)點(diǎn)收到JION(Vj,Vi)消息后會(huì)重新執(zhí)行初始化過程.c.無(wú)鏈路失效和新建的情況下,若節(jié)點(diǎn)Vi是節(jié)點(diǎn)Vk的成員節(jié)點(diǎn),因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化或者能量的消耗使得weight(Vi)-weight(Vk)>1.5ε,則Vk發(fā)出JION(Vj,JION(-1,Vi))消息.因無(wú)ID為-1的節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)Vk以此消息辭去簇首角色,從新執(zhí)行初始化過程.若節(jié)點(diǎn)Vi同節(jié)點(diǎn)Vk為相鄰簇首節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)上訴情況,則節(jié)點(diǎn)Vk加入以節(jié)點(diǎn)Vi為簇首的簇.簇的維護(hù)過程算法描述:維護(hù)過程算法的復(fù)雜度與初始化過程的算法復(fù)雜度相似.最壞的情況下具有最小權(quán)值的節(jié)點(diǎn)必須等待其他所有鄰居節(jié)點(diǎn)確定角色后,才能決定自己的角色.算法的復(fù)雜度也為Φ(n)4性能模擬4.1基于權(quán)值的分簇算法首先,對(duì)于本文中所研究的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)象我們將作幾點(diǎn)假設(shè).一是因?yàn)锳dHoc網(wǎng)絡(luò)主要工作在開放式的工作環(huán)境當(dāng)中,即假設(shè)節(jié)點(diǎn)包括其位置分布,移動(dòng)方向和移動(dòng)速度不受網(wǎng)絡(luò)所處的地形,氣候,時(shí)間等因素的影響.在此基礎(chǔ)上,本文的研究還將基于各節(jié)點(diǎn)之間的無(wú)線信道具有對(duì)稱性,即雙向可靠的假設(shè).另外,在分析的過程中出于簡(jiǎn)化的考慮將只分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)之間的變化,即初始成簇狀態(tài)和結(jié)束成簇狀態(tài)均為穩(wěn)定狀態(tài).而本文相關(guān)研究的思路是創(chuàng)建一個(gè)可以反映兩個(gè)穩(wěn)定拓?fù)錉顟B(tài)之間變化的分析模型,并根據(jù)結(jié)果產(chǎn)生的量化的指標(biāo)來分析本文提出的基于權(quán)值的分簇算法的主要特性.4.2仿真實(shí)驗(yàn)指標(biāo)分簇算法的性能優(yōu)劣與多個(gè)性能指標(biāo)相關(guān).本文在性能仿真過程中選取了3個(gè)主要指標(biāo):固定時(shí)間段內(nèi)簇重構(gòu)次數(shù).固定時(shí)間段內(nèi)簇的累積數(shù)量和節(jié)點(diǎn)充當(dāng)簇首時(shí)間.同時(shí)也對(duì)最小ID分簇算法和最大度分簇算法進(jìn)行了仿真.比較這三種算法的性能指標(biāo),最終得出結(jié)論.4.3基本移動(dòng)距離乘節(jié)點(diǎn)的基本結(jié)構(gòu).節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)方向隨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)方向的變化,主要分為3個(gè)單位的移動(dòng)和5單位的移動(dòng)方向隨節(jié)點(diǎn)移動(dòng)本文隨機(jī)選取9個(gè)節(jié)點(diǎn)在700×700單位距離的正方形區(qū)域內(nèi)移動(dòng).具體參數(shù)見表1和表2.程序運(yùn)行時(shí)間是1000單位時(shí)間,每單位時(shí)間刷新一下簇的結(jié)構(gòu),計(jì)算并記錄3個(gè)性能指標(biāo).每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有不同的移動(dòng)速度.基本移動(dòng)距離乘節(jié)點(diǎn)的速度就是節(jié)點(diǎn)每單位時(shí)間真正移動(dòng)的單位距離.若節(jié)點(diǎn)移出區(qū)域外,會(huì)選取移動(dòng)方向上的區(qū)域內(nèi)點(diǎn).節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)方向是隨機(jī)產(chǎn)生的,但是考慮到實(shí)際情況中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)并不是作真正的雜亂無(wú)章的布朗運(yùn)動(dòng),而是有一定的方向性和目的性.因此節(jié)點(diǎn)在5單位時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)方向沿著大體一致的方向移動(dòng),方向的偏移不會(huì)超過±π2±π2.每隔5個(gè)單位時(shí)間重新隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)運(yùn)動(dòng)方向.4.4模擬結(jié)果4.4.1分簇式最大度估計(jì)每100單位時(shí)間段內(nèi)簇重構(gòu)次數(shù)用來比較分簇算法產(chǎn)生的簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性.從圖1可以看到基于權(quán)值分簇算法產(chǎn)生的簇結(jié)構(gòu)最穩(wěn)定,它的變化曲線位于最下方與最小ID算法的重構(gòu)次數(shù)相當(dāng).最大度算法的重構(gòu)次數(shù)最多,它的簇結(jié)構(gòu)最不穩(wěn)定.每100單位時(shí)間段內(nèi)簇的累積數(shù)量用來比較網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)治集的大小.統(tǒng)治集越小數(shù)據(jù)流的通訊路徑就越短,延遲也就越小.但是并不是統(tǒng)治集越小性能就越好.統(tǒng)治集變小,簇首負(fù)責(zé)維護(hù)的成員節(jié)點(diǎn)就會(huì)增加,這增加了簇首的通訊負(fù)擔(dān),容易形成通訊瓶頸.從圖2中可以看出基于權(quán)值的分簇算法的簇累積數(shù)量最多,它的變化曲線位于最上方.這是因?yàn)楸舅惴槊總€(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置了可用度這個(gè)參數(shù),以保證通訊質(zhì)量.通過調(diào)整可用度參數(shù).簇間融合閾值和鄰接度權(quán)值就可以將網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)治集的大小調(diào)整到最佳.4.4.2性能主義下最大度分簇算法節(jié)點(diǎn)充當(dāng)簇首時(shí)間用來比較分簇算法選舉出來的簇首節(jié)點(diǎn)的性能優(yōu)劣.圖3是基于權(quán)值的分簇算法選舉的簇首節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)值.可以看到節(jié)點(diǎn)2、4和7充當(dāng)