I den första delen av detta dokument föreslår vi en generalisering av cellulär inlärningsautomata (CLA) kallad oregelbunden cellulär inlärningsautomata (ICLA) som tar bort begränsningen av rektangulära rutnät struktur i traditionella CLA. I den andra delen av tidningen, baserad på den föreslagna modellen, utformas en ny klusteralgoritm för sensornätverk. Den föreslagna klusteralgoritmen är helt distribuerad och noderna i nätverket behöver inte synkroniseras helt med varandra. Den föreslagna klusteralgoritmen består av två faser; inledande klusterbildning och återklustring. Till skillnad från befintliga metoder där återklustringsfasen utförs regelbundet på hela nätet utförs återklustringsfasen i den föreslagna metoden lokalt när det behövs. Detta resulterar i en minskning av den förbrukade energin för återklustringsfasen och gör det också möjligt att genomföra återklustringsfasen i takt med att nätet fungerar. Den föreslagna klustermetoden i jämförelse med befintliga metoder ger upphov till en klusterbildning där varje kluster har ett högre antal noder och högre restenergi för klusterhuvudet. Lokal återklustring, högre restenergi i klusterhuvuden och högre antal noder i varje kluster resulterar i ett nätverk med längre livslängd. För att utvärdera den föreslagna algoritmens prestanda har flera experiment genomförts. Resultaten av försöken har visat att den föreslagna klusteralgoritmen överträffar befintliga klustermetoder när det gäller kvalitet på kluster, mätt med det totala antalet kluster, antalet glesa kluster och den återstående energinivån hos klusterhuvudena. Experiment har också visat att den föreslagna klusteralgoritmen i jämförelse med andra befintliga metoder förlänger nätverkets livslängd.
En klusteralgoritm med hjälp av cellulär inlärningsautomata föreslås av Esnaashari och Meybodi i REF.
A Cellular Learning Automata based Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensor Letters', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}