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龙图腾网恭喜浙江科技大学申请的专利基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119450641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510020429.5，技术领域涉及：H04W40/32；该发明授权基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统是由张震宇;汪毅杰;周健;孙垂涛;俞淳翔;金子博;倪世辉;程鹏飞设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路由协议技术领域，具体涉及基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统，方法包括以下步骤：1.基于优化淘金算法对LEACH协议进行优化，包括最优簇头数公式计算以及适应度函数设计，其中，对淘金算法的优化，包括引入Kent映射、自适应Levy飞行以及柯西变异机制；2.根据优化的LEACH协议，对数据传输阶段进行优化。本发明基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统，在簇头选举时采用优化淘金算法，动态选举簇头，并在设计适应度函数时，综合考虑节点剩余能量、节点到基站的距离以及邻居节点数量等因素，以期找到最优的簇头组合，从而降低网络整体能耗，均衡各节点能量。

本发明授权基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化淘金算法的LEACH路由协议的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤S1，基站向全网广播消息，节点反馈自身信息；步骤S2，基站计算最优簇头数，采用基于柯西变异与自适应莱维飞行的淘金优化CLGRO算法选取簇头，并广播簇头编号；步骤S3，普通节点选取最近簇头入簇，并发送数据；建立距离列表并计算前向簇头；步骤S4，基站发送指令，判断簇头是否收到指令，若是，则执行步骤S5；若否，则判断簇头是否收到数据信息，若是，则进行数据融合后，返回步骤S4，若否，则直接返回步骤S4；步骤S5，簇头向下一跳发送数据；步骤S6，判断数据传输是否完成，若是，则结束；若否，则返回步骤S4；步骤S2中，最优簇头数计算具体如下：设簇头数目为k，监测区域为L*L的矩形，每轮簇头的能量消耗包括接收簇内普通节点的数据能量消耗ERX，如式15所示；融合所接受到的数据能量消耗EDF，如式16所示；向基站发送数据的能量消耗ETX，如式17所示；簇头的总能量消耗ECH，如式14所示；具体如下：ECH＝ERX+EDF+ETX14 式中，l为发送的数据长度，Eelec为发送1比特数据消耗的能量，N为所有节点个数，EDA表示融合1比特数据消耗的能量； 式中，表示簇头节点到基站的距离的四次方，εmp为多径衰落模型系数；因此，每个簇头所消耗的能量ECH如式18所示： 普通节点采用自由空间模型，能量消耗如式19所示，其中，表示普通节点到簇头的距离的二次方，εfs为自由衰落模型系数： 因此，每个簇内消耗的总能为： 每个簇的区域为L2k，感知区域呈随机分布，分布密度为ρm，n，令簇头位于簇的中心位置，则有： 其中，表示到簇头的距离平方的期望值；m和n表示感知区域内某点的笛卡尔坐标系下的横坐标和纵坐标；ρm，n表示感知区域内的分布密度函数，在笛卡尔坐标系下定义；r和θ表示极坐标系下的径向距离和角度；设区域半径且ρr,θ中r与θ是恒定的，则式21简化为： 设簇节点密度恒定，则因此整个区域能耗为： 对k进行求导，得出最优簇头数K公式为： 设计适应度函数，具体如下：降低能量低于阈值的节点成为簇头的概率： 式中，Ec代表簇头组合的平均剩余能量，Ei表示单个节点的剩余电量，N表示所有节点个数；节点与基站的距离因子fD如式26所示： 式中，dtoBSi表示普通节点i到基站的距离，dCtoBS表示簇头到基站的平均距离；计算待选簇头节点的邻居节点表达式如式27所示：Numberi＝size{neighboursi|dij≤Ri，si≠sj}27式中size表示符合条件的节点的个数和，si表示节点i，sj表示节点j，Ri为节点i的竞争半径，dij表示节点i与j之间的距离，neighboursi为邻居节点集合；所述的LEACH协议在形成簇时，使普通节点优先加入距离最近的簇，计算邻居节点数量时，每个节点仅归属于其最近的簇头，表达式如式28所示：Numberi＝size{neighboursi|dij≤Ri，si≠sj，dij＝mindjc}28式中min表示最小值，djc表示节点j与其最近簇头之间的距离；簇头集合的邻居节点数因子fN表达式如式29所示： 最终适应度函数表达式如式30所示：Fit＝α·fE+β·fD+γ·fN30式中，ɑ、β、γ为权值系数；优化的淘金算法具体步骤如下：步骤一：使用Kent映射对淘金者初始位置进行初始化；步骤二：对初始种群中的淘金者个体进行适应度值计算；步骤三：根据适应度值判断位置是否优于前一轮位置，若是，则更新位置，否则退回原位置，更新历史最优金矿位置；步骤四：判断是否陷入局部最优，若是，则对所有淘金者个体位置进行柯西变异，然后转至步骤五；若否，则直接转至步骤五；步骤五：对每个淘金者个体分别取随机值m；步骤六：判断淘金者个体随机值是否m大于等于23，若是，则将淘金者个体进行迁移操作，然后转至步骤九；若否，则转至步骤七；步骤七：判断淘金者个体随机值是否m大于等于13，若是，则将淘金者个体进行淘金操作，然后转至步骤九；若否，则转至步骤八；步骤八：淘金者个体进行协作操作，然后转至步骤九；步骤九：判断是否满足终止条件，若是，则输出最优个体；若否，则对历史最优金矿位置进行自适应莱维飞行，转至步骤二。

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