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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法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：CN115633388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202211306280.X，技术领域涉及：H04W40/10；该发明授权一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法是由张昕婷;宋晓勤;李楠;雷磊;江榕天;李佳俊;张予聪;朱敏设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法在说明书摘要公布了：本发明提出的一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法，该方法延续遗传算法的思想，将分簇策略的探索问题转换为编码染色体的更新问题，通过搜索和筛选来寻找表现最优的染色体，再将其映射为现实中的分簇策略，最终反馈给网络进行策略执行。在搜索过程中，利用交叉操作加速搜索策略最优解，利用突变操作避免搜索过程中陷入局部最优；在筛选过程中，根据适应度值来筛选性能优秀的染色体，综合单轮网络运行能耗、簇首节点负载和通信调度时延等因素，设计出评价染色体优劣的适应度函数。

本发明授权一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的异构无线传感器网络高能效分簇方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1：根据随机选举方式，生成二进制编码染色体，构建由Npop条染色体组成的初始种群，通过单点交叉和本位突变的操作，实现种群迭代；步骤2：根据设计的适应度函数，求取染色体的适应度值；步骤3：根据适应度值升序情况排列染色体，确定单轮迭代产生的新种群，将其作为下一轮迭代的初始种群；步骤4：根据最后一轮种群迭代的结果，得到适应度值最小的染色体，映射为最优分簇策略，确定节点拓扑结构；步骤5：执行最优分簇策略，簇成员节点单跳传输感知信息至其簇首节点，簇首节点进行数据融合后将信息发送至基站；更进一步，所述步骤2中，用于评价染色体性能的适应度函数设计，包括如下具体步骤：步骤2-1：采用子函数f1计算单轮收发数据产生的能耗，包括簇首广播能耗Ebroad、入簇能耗Ejoin以及传输感知信息能耗Edata：f1＝Ebroad+Ejoin+Edata步骤2-2：将剩余能量高于能量阈值δ的传感器判定为存活节点，统计簇首ClusterHead，CH节点占总存活节点的比例，将其设计为子函数f2： 其中Cnum表示簇的数目，Nalive表示当前网络中存活节点的数目；步骤2-3：通过子函数f3的计算，得到出平均簇成员剩余能量与平均簇首剩余能量的比值： 其中CM∈Ck表示该簇成员归属于第k个簇，和ECM分别表示第k个簇首和其簇内成员的剩余能量；步骤2-4：利用子函数f4统计出簇首到基站距离之和： 步骤2-5：统计出含有最多簇成员的簇，将该簇成员数目占总存活节点的比例作为子函数f5： 其中表示第k个簇所拥有的簇成员数；步骤2-6：利用子函数f6统计簇间剩余能量的偏差： 步骤2-7：通过子函数f7，计算簇首与簇成员之间最大距离与簇首之间最小距离的比值： 步骤2-8：综合步骤2-1至步骤2-7的子函数，得到适应度函数fitness： 其中ωi代表权重系数，权重和为1，fi表示子函数；其中，所述步骤4包括如下具体步骤：步骤4-1：判断二进制编码染色体中是否存在标记“1”，若不存在标记“1”，则所有节点将感知信息直接发送给基站，并跳转至步骤5；反之，转至步骤4-2；步骤4-2：将“0”标记节点作为簇成员，并预加入与其距离最近的“1”标记节点；步骤4-3：若“1”标记节点存在“0”节点的预加入，则该“1”标记节点当选成为簇首；反之，该“1”标记节点成为簇成员。

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