English
An Energy-Balanced Heuristic for Mobile Sink Scheduling in Hybrid WSNs
文件大小：
1200k
资源说明：标题《An Energy-Balanced Heuristic for Mobile Sink Scheduling in Hybrid WSNs》表明这篇文章讨论的是在混合无线传感器网络（Hybrid WSNs）中移动接收节点（mobile sinks）的调度方法，并提出了一种能量均衡的启发式算法。混合无线传感器网络中包含移动和静态的物联网终端节点（IoT end nodes 或 WSN sensors），移动接收节点移动到预先设定的位置来收集静态传感器采集的数据。
描述部分进一步解释了文章的动机和主要研究点。文章中提到的一个重要挑战是在混合WSNs中，如何高效地调度移动接收节点，以便在延长网络寿命的同时尽量减少能量消耗。文章提出了一种三阶段的能量均衡启发式方法。将网络区域划分为地理尺寸相同的网格单元（grid cells），然后利用受k维树算法启发的算法将这些网格单元分配到各个簇中，使得每个簇在收集数据时的能量消耗相似。接着，通过(增加)分配或(减少)分配网格单元来调整这些簇，同时考虑接收节点移动的能耗。最终目的是在每个簇中平衡数据收集和接收节点移动的能量消耗。实验评估表明，该技术能在有限的迭代次数内生成最优的网格单元划分，并延长网络寿命。
关键词包括“Energy-Balanced Heuristics”（能量均衡启发式）、“Mobile Sinks”（移动接收节点）、“GridCell”（网格单元）和“Hybrid Wireless Sensor Networks”（混合无线传感器网络）。这些关键词点明了文章研究的核心概念和应用场景。
在摘要中提到的物联网（IoT）技术是当前创建普遍智能环境的支柱之一。物联网终端节点可以是移动的，也可以是静态的，这使得混合无线传感器网络成为研究的热点。移动接收节点的引入主要是为了优化数据收集过程，减少静态传感器节点的能耗，因此，如何安排移动接收节点的路径以及如何分配静态节点到特定的接收节点，成为一个关键问题。
文章中所提出的三阶段启发式方法包含的关键步骤如下：
1. 网络区域被划分为地理尺寸相同的网格单元，这些网格单元是调度的基础单位。
2. 利用一个受k维树算法启发的算法将网格单元分配到不同的簇中，使得各个簇的数据收集能耗相似。
3. 根据接收节点移动的能耗对簇进行调整，即增加或减少簇内包含的网格单元数量。
这一方法的主要优势在于它能够在数据收集和移动接收节点的能耗之间实现平衡，从而提高整体网络的能效并延长网络的寿命。实验结果表明，该启发式算法能够在有限的迭代次数内快速找到近似最优的解决方案。
文章提到的实验评估部分，虽然没有给出具体的实验数据和分析，但可以推测研究者可能使用了诸如仿真平台之类的工具来评估提出的启发式算法性能。实验的目的可能包括比较不同启发式算法的效果、评估算法对网络寿命的影响以及算法在不同网络密度和不同移动接收节点路径选择下的性能表现。
文章还提到了该研究部分得到了中国国家自然科学基金（National Natural Science Foundation of China）的支持，以及海外归国学者科学研究基金会（Scientific Research Foundation for Returned Scholars）的部分资助。这表明研究成果得到了官方研究经费的支持，是经过官方审查认可的科研成果。
文章主要讨论了一种解决混合无线传感器网络中移动接收节点能量高效调度的方法，特别是通过一种三阶段启发式算法实现网络区域的网格化管理，以及簇的动态调整以平衡能耗，最终目的是延长网络的使用寿命。这一研究对于物联网相关领域的研究者和工程师在设计和优化混合WSNs网络时提供了新的思路和工具。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
