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算法模拟与分析

为了便于实现，本文用Java语言编制的简单模拟环境来对上述五种分簇算法进行模拟与分析。模拟环境为在一个100×100 单位距离的区域内随机放置N 个节点, 节点移动方向在[0, 2∏]内随机分布, 移动速度在[0,maxV ]内变化。当节点到达区域边界时, 它向区域内反射。节点的数量、传输范围（以单位距离数表示）和移动速度均可根据要求动态调整，模拟时间为10000个单位时间。主要通过不同移动环境下的算法模拟结果来对比分析五种分簇算法的性能，这五种算法分别是最小ID算法（LowID）、最大连接度算法（HighD）、最小移动性算法（LowM），NTDR、基于按需加权的NTDR（DWNTDR）。

在此取网络节点数N=30，maxV=5，节点传输范围从5～60单位距离变化。对于基于按需加权的NTDR，理想的簇成员M=8，a=0.2，b=0.3，c=0.3，d=0.2，x=1，并且节点刚开始的能量是1000能量单位，每单位时间簇头消耗能量0.2%，簇成员为0.05%，能量阈值为100能量单位。

图1平均簇头数随传输范围的变化

图1给出了不同分簇算法平均簇头数随节点传输范围的变化情况。从图1可以看出，簇头数随节点传输范围的增加而减少, 当传输范围大于30后, 速度逐渐变慢。DWNTDR，NTDR的平均簇头数略多于最小移动性和最小ID分簇算法的平均簇头数。并且DWNTDR的簇头数较NTDR要少, 主要是因为DWNTDR比NTDR多考虑了节点度，速度等因素，减少了冗余簇头的产生。