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減少能量消耗的方法范文1
輸油站是石油系統(tǒng)中的能量供應(yīng)站，在石油的儲存和運(yùn)輸中，發(fā)揮著重要的作用，在石油儲送中，輸油站提供能量，但是輸油站的提供能量的同時(shí)也消耗著大量的能量。針對石油系統(tǒng)中的輸油站進(jìn)行分析研究，其消耗的能量占其輸送消耗的50%以上，有嚴(yán)重的能量浪費(fèi)現(xiàn)象。為了節(jié)約能源，促進(jìn)輸油站的節(jié)能發(fā)展，對其進(jìn)行能量分析，制定節(jié)能措施。輸油站的能量分析，主要是按照能量傳遞、能量轉(zhuǎn)換的方法，對輸油站能量使用過程中的有效性、合理性進(jìn)行分析。其中針對輸油站能量使用的有效性進(jìn)行分析，主要是針對輸油站能量被使用的有效程度進(jìn)行分析，其合理性分析，主要是指輸油站能量使用的科學(xué)性和合理性進(jìn)行分析。為了促進(jìn)輸油站的節(jié)能發(fā)展，需要對其使用的能量進(jìn)行分析，當(dāng)前的輸油站能量分析中采用的分析方法有兩種，一種是焓分析法，另一種是火用分析法。焓分析法是采用的熱力學(xué)第一定律的熱平衡原理，在輸油站的能量分析中，以熱效率為基本的準(zhǔn)則，然后對其能量的消耗、使用進(jìn)行分析、評價(jià)設(shè)備，以及能量的有效利用狀況。焓分析法又稱為熱平衡法，又叫做熱力學(xué)第一定律法，通過這種分析方法，可以將輸油站為油品儲送中的能量供應(yīng)中消耗最大的部位找出，為輸油站設(shè)備的更新、節(jié)能發(fā)展提供依據(jù)。火用分析法，則是以火用值為能量計(jì)算的單位，從輸油站能量質(zhì)量的角度，對輸油站的設(shè)備、石油系統(tǒng)的能量使用情況進(jìn)行評價(jià)，并找出其中火用損耗最大的設(shè)備或者是部位，并通過使用火用效率，對輸油站的石油系統(tǒng)、設(shè)備的整體能量使用現(xiàn)狀作出一個(gè)準(zhǔn)確的整體分析評價(jià)。
2輸油站的能量消耗分析
從輸油站的工作內(nèi)容和工作性質(zhì)上進(jìn)行分析，輸油站在生產(chǎn)和石油輸送中消耗的能量非常大，輸油站一般情況下，使用的都是高能量、高熱值的原油，其主要是對100℃以下的原油進(jìn)行加熱，在加熱的過程中，熱與動力學(xué)兩部分消耗能量，熱量由加熱爐、加熱鍋等加熱設(shè)備消耗，而動力學(xué)的能量消耗由電力系統(tǒng)、電網(wǎng)等供應(yīng)，并且會產(chǎn)生大量的動力能力損耗。在輸油站的生產(chǎn)工作中，需要消耗大量的電能，1000kW以上的大電機(jī)其消耗的能量占輸油站總消耗能量的60%以上，而輸油站的加熱設(shè)備的火用效率較低。
3輸油站的能量節(jié)能發(fā)展的措施
在石油系統(tǒng)中，輸油站的能量消耗非常大，產(chǎn)生了嚴(yán)重的能量浪費(fèi)，為了實(shí)現(xiàn)輸油站、石油系統(tǒng)等發(fā)展中的節(jié)能，需要針對輸油站的能量消耗制定一系列的措施：
3.1降凝降粘
輸油站的加熱爐和輸油泵是最大的能量損耗設(shè)備，為此可以采用降凝降粘的措施，降低輸油泵和加熱爐的能量消耗。
3.2改造設(shè)備的結(jié)構(gòu)
輸油站工作中產(chǎn)生的能量損耗主要來自加熱爐，為了實(shí)現(xiàn)輸油站的節(jié)能發(fā)展，可以將加熱爐的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改造，將其吸熱的平均溫度提高，可以采用預(yù)熱助燃等方法，將加熱爐的爐膛中的空氣系數(shù)降低。
3.3合理配置
輸油站的工作任務(wù)就是上輸油管道內(nèi)輸送的油品提供能量，但是輸油管線的長短，與輸油站能量的消耗和損失有較大的關(guān)系。為了促進(jìn)輸油站的節(jié)能發(fā)展，需要合理的配置，為其制定一些節(jié)能技術(shù)，促進(jìn)其發(fā)展。
3.4定期清理輸油管線
輸油站的石油系統(tǒng)中，輸油管是必不可少的組成部分，但是因?yàn)檩斔驮妥陨淼奶匦裕约拜斢椭性蜏囟鹊淖兓瑫谳斢凸艿赖墓鼙谏闲纬梢粚咏Y(jié)蠟，增加輸油管道管壁的厚度，進(jìn)而增加原油輸送中的阻力，造成輸油量和輸油效率的降低。為了減少輸油站的能量消耗，實(shí)施節(jié)能發(fā)展，需要減少輸油管道的阻力，為此需要定期對輸油管道進(jìn)行清理，使用清管球，在油壓的作用下，將輸油管道壁上的蠟質(zhì)清除，提高輸油量和輸油效率，進(jìn)而減少能量的損耗。在輸油站的實(shí)際工作中，實(shí)施的技能技術(shù)還有很多種，例如調(diào)整輸油速度、輸油管節(jié)能技術(shù)、其他設(shè)備的節(jié)能技術(shù)等，在這些節(jié)能技術(shù)的支持下，輸油站的能源損失將會減少，能源的利用率會得到提升，促進(jìn)其節(jié)能發(fā)展。
3.5變頻器的應(yīng)用
變頻器節(jié)能主要表現(xiàn)在輸油泵電機(jī)、輔助泵電機(jī)等設(shè)備的應(yīng)用上。為了保證生產(chǎn)的可靠性，各種生產(chǎn)機(jī)械在設(shè)計(jì)配用動力驅(qū)動時(shí)，都留有一定的富余量。
4結(jié)語
減少能量消耗的方法范文2
1.正確認(rèn)識肥胖癥的發(fā)生原因
肥胖癥分為單純性肥胖癥和繼發(fā)性肥胖癥。引起肥胖的產(chǎn)要原因有以下幾方面：
（1）遺傳因素
一些肥胖癥的發(fā)生與家庭遺傳有一定關(guān)系。這種肥胖病人較少，有研究報(bào)告僅占肥胖者的2-3%。
（2）神經(jīng)精神因素
精神因素常影響食欲，食欲中樞的功能受制于精神狀態(tài)。當(dāng)精神過度緊張而腎上腺素能神經(jīng)受刺激或交感神經(jīng)興奮時(shí)，食欲受抑制；當(dāng)迷走神經(jīng)興奮而胰島素分泌增多時(shí)，食欲常亢進(jìn)，攝食過多引起肥胖。
（3）內(nèi)分泌因素
各種內(nèi)分泌腺（下丘腦、垂體、腎上腺等）的器質(zhì)性病變，可導(dǎo)致機(jī)體內(nèi)分泌功能失調(diào)，引起一些激素分泌增多。在人體，過量的胰島素、類固醇增多，以及性激素的改變，都可引起肥胖。此外，垂體功能低下，特別是性腺、甲狀腺功能低下可發(fā)生特殊類型肥胖癥。臨床上肥胖者以女性為多，特別是經(jīng)產(chǎn)婦或經(jīng)經(jīng)期后或長期口服避孕藥后，提示雌激素與脂肪合成代謝有關(guān)。體內(nèi)脂肪沉積又隨年齡而增長，可能由于性腺及甲狀腺等影響代謝所致。
（4）營養(yǎng)過剩
營養(yǎng)過剩與肥胖癥有密切關(guān)系，這一點(diǎn)無論是滸病學(xué)調(diào)查結(jié)果，還是動物實(shí)驗(yàn)結(jié)果，都得到了肯定的結(jié)論。多吃、少動，機(jī)體的能量攝入大于機(jī)體的能量消耗，致使過度的能量在體內(nèi)蓄積，這種能量蓄積的方式，就是脂肪堆積。
人體能量的過度攝入，不僅僅包括膳食量的大小、進(jìn)食次數(shù)的多少，而且還包括膳食中碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)三者之間的搭配是否合理。在這三大產(chǎn)熱營養(yǎng)素中，1克葡萄糖和1克蛋白質(zhì)分解產(chǎn)生的熱量是相等的，都是4.1千卡，而1克脂肪分解產(chǎn)生的熱量則是9.3千卡，是相同質(zhì)量葡萄糖或蛋白質(zhì)的兩倍多。因此，在碳水化合物、蛋白質(zhì)和脂肪三者總量不變的情況下，加大脂肪攝入的比例，同樣會使總的熱量增多，也會發(fā)生肥胖。
（5）運(yùn)動不足
運(yùn)動是機(jī)體消耗能量的主要方式。在機(jī)體能量攝入基本恒定，無明顯增多，也就是飯量不大的情況下，運(yùn)動不足會使機(jī)體的能量消耗小于能量攝入，也可引起肥胖。就機(jī)體能量攝入與能量消耗平衡的角度而言，運(yùn)動不足比多食導(dǎo)致的能量過剩，更是容易引起肥胖癥的重要因素。
總之，發(fā)生肥胖的最根本原因，是機(jī)體能量攝入與能量消耗之間的動態(tài)平衡被打破，營養(yǎng)吸收大于體力消耗（支出）。
2.減肥應(yīng)該在現(xiàn)代營養(yǎng)理論指導(dǎo)下進(jìn)行
人體的熱量攝入大于機(jī)體的代謝消耗時(shí)，人體處于一個(gè)增重的狀態(tài)；人體的能量攝入與代謝消耗時(shí)，機(jī)體就處于一個(gè)減重的狀態(tài)。因此，減肥的基本思路就是：使機(jī)體的能量攝入小于（或者低于）機(jī)體的代謝消耗。在這一思路的指導(dǎo)下，或者采取控制機(jī)體的能量攝入、而不減少機(jī)體的能量攝入低于機(jī)體的代謝消耗，這樣才會動員機(jī)體的脂肪分解為機(jī)體的生理活動和代謝提供熱量，達(dá)到減肥的效果。
目前，減肥瘦身常用的方法有：一、運(yùn)動減肥；二、抽脂減肥；三、藥物減肥；四、針灸減肥，以及按摩等減肥方法。這些方法除抽指減肥外，其余方法主要從上述三方面進(jìn)行。如控制飲食，運(yùn)用藥物、針灸或其他方法抑制食欲進(jìn)而達(dá)到減少機(jī)體能量攝入；運(yùn)行減肥增大機(jī)體能量消耗。針灸與某些藥物既可減少能量攝入，又可促進(jìn)脂肪分解。
3.如何使減肥方法科學(xué)化、合理化
（1）運(yùn)動減肥：是最常用的一種減肥方法，它是靠體力活動消耗能量物質(zhì)來達(dá)到減肥的目的的。運(yùn)動減肥不僅需要一定的運(yùn)動量，而且需要長期堅(jiān)持，同時(shí)還要配合適當(dāng)?shù)墓?jié)食。實(shí)踐證明，只有運(yùn)動持續(xù)時(shí)間超過30-45分鐘，人體內(nèi)的脂肪才被動員起來與糖原一起供能。隨著運(yùn)動時(shí)間的處長，脂肪供能的達(dá)總消耗量的85%。可見短于30-45分鐘的運(yùn)動無論強(qiáng)度大小，脂肪消耗均不明顯。運(yùn)動可提高機(jī)體的基礎(chǔ)代謝率，引起饑餓感，增加食欲，可導(dǎo)致飲食增多攝入更多熱量加劇脂肪在體內(nèi)的積蓄，因此，必須配合節(jié)制飲食。運(yùn)動使機(jī)體的基礎(chǔ)代謝提高，如果突然停止運(yùn)動，會出現(xiàn)機(jī)體能量攝入大于能量消耗，多余的能量以脂肪的形成貯存，出現(xiàn)體重反彈。
（2）抽脂減肥：是通過的手術(shù)將人體局部的多余的脂肪拿掉。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于見效快、效果比較明顯；而其特點(diǎn)是：具有較大的風(fēng)險(xiǎn)性，疼痛，手術(shù)具有嚴(yán)格的禁忌癥，沒有解決體重反彈問題等。
（3）藥物減肥：通過藥物抑制食欲或者增加機(jī)體排泄而減少體重的方法。藥物減肥的優(yōu)點(diǎn)在于服藥方便，不需要花費(fèi)大量時(shí)間；而其缺點(diǎn)也是明顯的：引起機(jī)體水電解質(zhì)失衡，機(jī)體代謝紊亂，抵抗力低下，減肥后體重反彈嚴(yán)重等。特別是利用藥物促進(jìn)脂肪的分解，多以提高機(jī)體的基礎(chǔ)代謝率為主，如甲狀腺素等。這類藥物對人體帶來的危害是嚴(yán)重的。它不僅促進(jìn)脂肪分解，而且引起葡萄糖和蛋白質(zhì)的代謝紊亂。因而在減肥過程中應(yīng)嚴(yán)格禁止使用這類藥物。
（4）針灸減肥：通過針刺調(diào)節(jié)機(jī)體的飽食中樞、動員脂肪分解而達(dá)到減肥的目的。針灸減肥的優(yōu)勢在于副作用小、甚或無，一般不會引起機(jī)體的代謝紊亂和水電解質(zhì)失衡。
（5）節(jié)食減肥：用節(jié)食來控制對營養(yǎng)物質(zhì)的吸收。有的人認(rèn)為減肥的關(guān)鍵還是應(yīng)首推節(jié)食。采用單純節(jié)食的辦法確實(shí)也能減輕體重，但研究證明在所喪失的體重中，非脂肪組織喪失占65%，而脂肪組織喪失僅占35%。再者，節(jié)食易引起饑餓感，對于大多數(shù)人來說，忍受饑餓是相當(dāng)痛苦的。有研究表明，肥胖的人，其脂肪細(xì)胞可重達(dá)1.5微克，單靠節(jié)食只能使其降至0.7微克，而其他減肥方法比如適度的體育鍛煉，卻可以使其降至0.3-0.5微克。因此，單純靠節(jié)食來減肥不被人們所推崇。適當(dāng)控制飲食（或節(jié)食），與其他減肥方法結(jié)合使用，以減輕體重、消除脂肪，是比較理想的辦法。
控制飲食，不可過度，一定要使機(jī)體的攝入量能滿足患者的基本需要，這包括三餐的合理分配、膳食成分的營養(yǎng)素結(jié)構(gòu)等，使機(jī)體的攝入量與排泄處于平衡狀態(tài)。目前飲食控制推薦的標(biāo)準(zhǔn)是每日攝入1200千卡的食物為宜。過度抑制患者的食欲，使進(jìn)食量明顯減少，低于機(jī)體一日所需的基本攝入量，這樣不僅易使機(jī)體處于饑餓狀態(tài)、分解蛋白質(zhì)，而且會使基礎(chǔ)代謝降低，使減肥處于停滯狀態(tài)。在過度饑餓時(shí)，脂肪動員增強(qiáng)，酮體生成量超過肝外組織利用能力，容易引起血中酮體升高，稱酮血癥。酮體為酸體物質(zhì)，嚴(yán)重者可導(dǎo)致代謝性酸中毒。更不宜采取在控制飲食的情況下加強(qiáng)利尿，從而對腎臟功能產(chǎn)生不利影響。
另外，減肥方法的不科學(xué)、不合理，也是引起體重反彈的重要因素。例如，過度利尿，使體內(nèi)的水分丟失過多，處于失水狀態(tài)，當(dāng)治療停止后，機(jī)體補(bǔ)充水分，很快便引起體重反彈。因?yàn)椋ＷC患者飲水?dāng)z入量，不可為眼前效果而加強(qiáng)利尿作用，使減肥能實(shí)實(shí)在在地減去脂肪。
4.建立科學(xué)的飲食習(xí)慣和合理的膳食結(jié)構(gòu)
在減肥過程中，無論采用哪種減肥方法，均需要建立一種良好的飲食習(xí)慣，即做到吃飯要定時(shí)、定量，三餐分配要做到“早好、午飽、晚要少”，吃飯吃到6-7成飽。特別是晚餐，不要吃的過晚和過量，因?yàn)橹镜暮铣墒窃谝归g。合理的膳食結(jié)構(gòu)指的是營養(yǎng)要合理，其原則是適宜碳水化合物、中等量的蛋白質(zhì)、低脂肪，做到既有豐富的營養(yǎng)攝入，又有科學(xué)的飲食烹調(diào)結(jié)構(gòu)，平時(shí)盡可能少吃用工業(yè)化飼料、生長激素喂養(yǎng)的豬、牛肉、雞、鴨、魚肉。多吃豆制品，新鮮蔬菜、水果、粗糙的五谷雜糧、全麥面包、紅白蘿卜、燕麥、蕎麥粉。少吃油炸雞腿、翅膀、紅腸、西式火腿，每日食鹽應(yīng)控制在5克以下，這樣才有利于減肥健美。
文/總醫(yī)院中醫(yī)科肖延嶺
隨著人們在享受佳肴美味和香車的同時(shí)，身體的“發(fā)福”卻成為心頭的一塊心病。肥胖，已經(jīng)不再是人們發(fā)福的追求，它不僅可以減少人的壽命，而且是一咱慢性疾病，并是引發(fā)多種疾病的罪魁禍?zhǔn)住榇耸澜缧l(wèi)生組織已經(jīng)把肥胖作為一種嚴(yán)重的慢性疾病而進(jìn)行重點(diǎn)防治，出現(xiàn)了多種減肥方法。然而每種減肥方法均存在著這樣或那樣的不足，在操作過程中容易出現(xiàn)偏差而有損健康。因此，在減肥過程中必須科學(xué)化、合理化。筆者就這一課題愿與同道探討。
1.正確認(rèn)識肥胖癥的發(fā)生原因
肥胖癥分為單純性肥胖癥和繼發(fā)性肥胖癥。引起肥胖的產(chǎn)要原因有以下幾方面：
（1）遺傳因素
一些肥胖癥的發(fā)生與家庭遺傳有一定關(guān)系。這種肥胖病人較少，有研究報(bào)告僅占肥胖者的2-3%。
（2）神經(jīng)精神因素
精神因素常影響食欲，食欲中樞的功能受制于精神狀態(tài)。當(dāng)精神過度緊張而腎上腺素能神經(jīng)受刺激或交感神經(jīng)興奮時(shí)，食欲受抑制；當(dāng)迷走神經(jīng)興奮而胰島素分泌增多時(shí)，食欲常亢進(jìn)，攝食過多引起肥胖。
（3）內(nèi)分泌因素
各種內(nèi)分泌腺（下丘腦、垂體、腎上腺等）的器質(zhì)性病變，可導(dǎo)致機(jī)體內(nèi)分泌功能失調(diào)，引起一些激素分泌增多。在人體，過量的胰島素、類固醇增多，以及性激素的改變，都可引起肥胖。此外，垂體功能低下，特別是性腺、甲狀腺功能低下可發(fā)生特殊類型肥胖癥。臨床上肥胖者以女性為多，特別是經(jīng)產(chǎn)婦或經(jīng)經(jīng)期后或長期口服避孕藥后，提示雌激素與脂肪合成代謝有關(guān)。體內(nèi)脂肪沉積又隨年齡而增長，可能由于性腺及甲狀腺等影響代謝所致。
（4）營養(yǎng)過剩
營養(yǎng)過剩與肥胖癥有密切關(guān)系，這一點(diǎn)無論是滸病學(xué)調(diào)查結(jié)果，還是動物實(shí)驗(yàn)結(jié)果，都得到了肯定的結(jié)論。多吃、少動，機(jī)體的能量攝入大于機(jī)體的能量消耗，致使過度的能量在體內(nèi)蓄積，這種能量蓄積的方式，就是脂肪堆積。
人體能量的過度攝入，不僅僅包括膳食量的大小、進(jìn)食次數(shù)的多少，而且還包括膳食中碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)三者之間的搭配是否合理。在這三大產(chǎn)熱營養(yǎng)素中，1克葡萄糖和1克蛋白質(zhì)分解產(chǎn)生的熱量是相等的，都是4.1千卡，而1克脂肪分解產(chǎn)生的熱量則是9.3千卡，是相同質(zhì)量葡萄糖或蛋白質(zhì)的兩倍多。因此，在碳水化合物、蛋白質(zhì)和脂肪三者總量不變的情況下，加大脂肪攝入的比例，同樣會使總的熱量增多，也會發(fā)生肥胖。
（5）運(yùn)動不足
運(yùn)動是機(jī)體消耗能量的主要方式。在機(jī)體能量攝入基本恒定，無明顯增多，也就是飯量不大的情況下，運(yùn)動不足會使機(jī)體的能量消耗小于能量攝入，也可引起肥胖。就機(jī)體能量攝入與能量消耗平衡的角度而言，運(yùn)動不足比多食導(dǎo)致的能量過剩，更是容易引起肥胖癥的重要因素。
總之，發(fā)生肥胖的最根本原因，是機(jī)體能量攝入與能量消耗之間的動態(tài)平衡被打破，營養(yǎng)吸收大于體力消耗（支出）。
2.減肥應(yīng)該在現(xiàn)代營養(yǎng)理論指導(dǎo)下進(jìn)行
人體的熱量攝入大于機(jī)體的代謝消耗時(shí)，人體處于一個(gè)增重的狀態(tài)；人體的能量攝入與代謝消耗時(shí)，機(jī)體就處于一個(gè)減重的狀態(tài)。因此，減肥的基本思路就是：使機(jī)體的能量攝入小于（或者低于）機(jī)體的代謝消耗。在這一思路的指導(dǎo)下，或者采取控制機(jī)體的能量攝入、而不減少機(jī)體的能量攝入低于機(jī)體的代謝消耗，這樣才會動員機(jī)體的脂肪分解為機(jī)體的生理活動和代謝提供熱量，達(dá)到減肥的效果。
目前，減肥瘦身常用的方法有：一、運(yùn)動減肥；二、抽脂減肥；三、藥物減肥；四、針灸減肥，以及按摩等減肥方法。這些方法除抽指減肥外，其余方法主要從上述三方面進(jìn)行。如控制飲食，運(yùn)用藥物、針灸或其他方法抑制食欲進(jìn)而達(dá)到減少機(jī)體能量攝入；運(yùn)行減肥增大機(jī)體能量消耗。針灸與某些藥物既可減少能量攝入，又可促進(jìn)脂肪分解。
3.如何使減肥方法科學(xué)化、合理化
（1）運(yùn)動減肥：是最常用的一種減肥方法，它是靠體力活動消耗能量物質(zhì)來達(dá)到減肥的目的的。運(yùn)動減肥不僅需要一定的運(yùn)動量，而且需要長期堅(jiān)持，同時(shí)還要配合適當(dāng)?shù)墓?jié)食。實(shí)踐證明，只有運(yùn)動持續(xù)時(shí)間超過30-45分鐘，人體內(nèi)的脂肪才被動員起來與糖原一起供能。隨著運(yùn)動時(shí)間的處長，脂肪供能的達(dá)總消耗量的85%。可見短于30-45分鐘的運(yùn)動無論強(qiáng)度大小，脂肪消耗均不明顯。運(yùn)動可提高機(jī)體的基礎(chǔ)代謝率，引起饑餓感，增加食欲，可導(dǎo)致飲食增多攝入更多熱量加劇脂肪在體內(nèi)的積蓄，因此，必須配合節(jié)制飲食。運(yùn)動使機(jī)體的基礎(chǔ)代謝提高，如果突然停止運(yùn)動，會出現(xiàn)機(jī)體能量攝入大于能量消耗，多余的能量以脂肪的形成貯存，出現(xiàn)體重反彈。
（2）抽脂減肥：是通過的手術(shù)將人體局部的多余的脂肪拿掉。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于見效快、效果比較明顯；而其特點(diǎn)是：具有較大的風(fēng)險(xiǎn)性，疼痛，手術(shù)具有嚴(yán)格的禁忌癥，沒有解決體重反彈問題等。
（3）藥物減肥：通過藥物抑制食欲或者增加機(jī)體排泄而減少體重的方法。藥物減肥的優(yōu)點(diǎn)在于服藥方便，不需要花費(fèi)大量時(shí)間；而其缺點(diǎn)也是明顯的：引起機(jī)體水電解質(zhì)失衡，機(jī)體代謝紊亂，抵抗力低下，減肥后體重反彈嚴(yán)重等。特別是利用藥物促進(jìn)脂肪的分解，多以提高機(jī)體的基礎(chǔ)代謝率為主，如甲狀腺素等。這類藥物對人體帶來的危害是嚴(yán)重的。它不僅促進(jìn)脂肪分解，而且引起葡萄糖和蛋白質(zhì)的代謝紊亂。因而在減肥過程中應(yīng)嚴(yán)格禁止使用這類藥物。
（4）針灸減肥：通過針刺調(diào)節(jié)機(jī)體的飽食中樞、動員脂肪分解而達(dá)到減肥的目的。針灸減肥的優(yōu)勢在于副作用小、甚或無，一般不會引起機(jī)體的代謝紊亂和水電解質(zhì)失衡。
（5）節(jié)食減肥：用節(jié)食來控制對營養(yǎng)物質(zhì)的吸收。有的人認(rèn)為減肥的關(guān)鍵還是應(yīng)首推節(jié)食。采用單純節(jié)食的辦法確實(shí)也能減輕體重，但研究證明在所喪失的體重中，非脂肪組織喪失占65%，而脂肪組織喪失僅占35%。再者，節(jié)食易引起饑餓感，對于大多數(shù)人來說，忍受饑餓是相當(dāng)痛苦的。有研究表明，肥胖的人，其脂肪細(xì)胞可重達(dá)1.5微克，單靠節(jié)食只能使其降至0.7微克，而其他減肥方法比如適度的體育鍛煉，卻可以使其降至0.3-0.5微克。因此，單純靠節(jié)食來減肥不被人們所推崇。適當(dāng)控制飲食（或節(jié)食），與其他減肥方法結(jié)合使用，以減輕體重、消除脂肪，是比較理想的辦法。
控制飲食，不可過度，一定要使機(jī)體的攝入量能滿足患者的基本需要，這包括三餐的合理分配、膳食成分的營養(yǎng)素結(jié)構(gòu)等，使機(jī)體的攝入量與排泄處于平衡狀態(tài)。目前飲食控制推薦的標(biāo)準(zhǔn)是每日攝入1200千卡的食物為宜。過度抑制患者的食欲，使進(jìn)食量明顯減少，低于機(jī)體一日所需的基本攝入量，這樣不僅易使機(jī)體處于饑餓狀態(tài)、分解蛋白質(zhì)，而且會使基礎(chǔ)代謝降低，使減肥處于停滯狀態(tài)。在過度饑餓時(shí)，脂肪動員增強(qiáng)，酮體生成量超過肝外組織利用能力，容易引起血中酮體升高，稱酮血癥。酮體為酸體物質(zhì)，嚴(yán)重者可導(dǎo)致代謝性酸中毒。更不宜采取在控制飲食的情況下加強(qiáng)利尿，從而對腎臟功能產(chǎn)生不利影響。
另外，減肥方法的不科學(xué)、不合理，也是引起體重反彈的重要因素。例如，過度利尿，使體內(nèi)的水分丟失過多，處于失水狀態(tài)，當(dāng)治療停止后，機(jī)體補(bǔ)充水分，很快便引起體重反彈。因?yàn)椋ＷC患者飲水?dāng)z入量，不可為眼前效果而加強(qiáng)利尿作用，使減肥能實(shí)實(shí)在在地減去脂肪。
減少能量消耗的方法范文3
關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 能量均衡； 扇形分簇； 簇首； 路由算法
中圖分類號： TN915?34； TP393.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）05?0014?05
Abstract： The low energy adaptive clustering hierarchy （LEACH） routing algorithm for wireless sensor network selects the cluster head node by means of equal probability， which is easy to result in the extreme energy loss of the whole network nodes， and reduce the network lifetime. Therefore， an improved LEACH algorithm for the selection and clustering of the cluster head node is proposed. The whole network area is divided into four fan?shaped subareas with the algorithm to perform the clustering routing in each subarea independently. The cluster head node of the base station is selected according to the node residual energy and distance to the base station. The routing mode of the node is selected according to the cluster head node and the received signal strength of the base station to balance the network energy consumption. The simulation results show that the network lifetime of the improved LEACH algorithm is 150% of the original LEACH algorithm， and its data throughout is increased by three times.
Keywords： wireless sensor network； energy balance； fan?shaped clustering； cluster head； routing algorithm
0 引 言
無線傳感網(wǎng)絡(luò)是由分布式部署的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成的自組織網(wǎng)絡(luò)，其節(jié)點(diǎn)數(shù)量巨大，部署區(qū)域和環(huán)境復(fù)雜，被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)車輛監(jiān)控、智能家居、森林防火防災(zāi)等方面。其中，傳感器節(jié)點(diǎn)體積微小，配置的電池能量、計(jì)算能力和存儲能力有限，因此，如何均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，提升網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間是合理有效設(shè)計(jì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)的重要課題[1?2]。一般來說，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法應(yīng)該具有能量優(yōu)先，基于局部的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)為中心的特點(diǎn)。現(xiàn)在國內(nèi)外已經(jīng)提出了很多經(jīng)典的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法，有以數(shù)據(jù)中心為主的[3]，有以數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量為主的[4]，有以節(jié)點(diǎn)地理位置信息為主的[5]等，其中以網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的結(jié)構(gòu)劃分的，分為平面路由算法和分層路由算法。分層路由最經(jīng)典的算法為LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法。LEACH算法在稻莼憔邸⑼仄聳視和能量效率方面具有明顯的優(yōu)勢。
現(xiàn)有大量文獻(xiàn)對LEACH算法進(jìn)行改進(jìn)，以提升其性能。文獻(xiàn)[5]提出并對比了三種通過把節(jié)點(diǎn)自身的位置坐標(biāo)和當(dāng)前能量狀況匯報(bào)給基站，基站根據(jù)這些因素選取簇首的方法，但對于地理位置的獲取會消耗很大能量，同時(shí)沒有考慮到鏈?zhǔn)讉€(gè)數(shù)占整體節(jié)點(diǎn)總數(shù)的比例，導(dǎo)致不均衡。文獻(xiàn)[6]提出了簇首多跳算法，使得簇首之間形成一個(gè)多跳的最優(yōu)路徑，減少簇首的能量消耗，但是延長了路徑，從而使數(shù)據(jù)傳輸過程加長，時(shí)效性變?nèi)酢Ｎ墨I(xiàn)[7]提出引入簇成員數(shù)門限和合并極小簇的方法，首先估計(jì)簇首能量消耗的情況，然后人為的控制節(jié)點(diǎn)休眠的狀況來配合簇首消息的傳送，雖然能量消耗方面得到改善，但是在時(shí)效性方面沒有充分考慮。文獻(xiàn)[8]考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量和通信半徑，選擇簇首節(jié)點(diǎn)以減少整個(gè)傳感網(wǎng)絡(luò)中簇首節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，延長網(wǎng)絡(luò)整體壽命。
本文考慮到能量消耗均衡性，網(wǎng)絡(luò)壽命長短因素，提出基于扇形分簇的路由算法，縮小分簇范圍進(jìn)行通信。然后，根據(jù)剩余能量、通信距離選取簇首節(jié)點(diǎn)，均衡能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。
1 系統(tǒng)模型
LEACH示意圖如圖1所示，假定其覆蓋一定區(qū)域的無線傳感網(wǎng)絡(luò)，并且有以下假設(shè)[9]：
假設(shè)1：基站與整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的位置保持不變，基站與整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)距離較遠(yuǎn)。
假設(shè)2：每個(gè)節(jié)點(diǎn)有著同樣性質(zhì)、有限的能量、與基站直接通信的特性。
假設(shè)3：節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力較強(qiáng)，支持TDMA。
假設(shè)4：WSN節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息的功率可以變化、調(diào)整。
節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信采用一階無線電模型（First Order Radio Model），通信模型如圖2所示。
這種通信模式有比較成熟的能量消耗計(jì)算體系。該模型假設(shè)WSN節(jié)點(diǎn)有著相同的計(jì)算能力，有限的能量；電信號在不同方向上的路徑損耗一樣。當(dāng)傳輸長為m bit的信息經(jīng)過距離[d]的過程中，節(jié)點(diǎn)的能量消耗如下：
數(shù)據(jù)發(fā)送：
[ETx（m，d）=Eelec?m+εfs?m?d2， d
數(shù)據(jù)接收：
[ERx=Eelec] （2）
數(shù)據(jù)融合：
[EGx=Eg?m] （3）
式中：[εfs]是信號放大器的放大倍數(shù)；[Eelec]是發(fā)送和接收信息時(shí)對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模塊消耗的能量。由于傳感器節(jié)點(diǎn)間距離不同，傳播環(huán)境迥異，因此，傳播相同數(shù)據(jù)量的能量消耗不同。式（1）中不同的能量消耗表征不同傳播距離和傳播環(huán)境對能量消耗的影響。其中，[d]是數(shù)據(jù)通信的距離；[d0]是節(jié)點(diǎn)的通信半徑；[εmp]是信道傳輸能量衰減系數(shù)，通信傳輸距離越短，能量消耗越少。
2 LEACH算法流程
LEACH算法將傳感器節(jié)點(diǎn)分為若干個(gè)簇，每個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的信息匯聚至簇首節(jié)點(diǎn)后，由簇首節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)至基站。匯聚轉(zhuǎn)發(fā)的工作方式能夠提升LEACH算法的能量效率。此外，由于簇首節(jié)點(diǎn)的能量消耗較大，各個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)剩余能量狀況輪流擔(dān)任簇首節(jié)點(diǎn)，提升網(wǎng)絡(luò)整體壽命[10]。
LEACH算法以循環(huán)也就是“輪（round）”的方式執(zhí)行簇的構(gòu)造過程。每輪都由兩階段組成：初始化簇的建立階段和數(shù)據(jù)傳輸階段，具體時(shí)序示意圖如圖3所示。
2.1 初始化簇階段
初始化簇階段分為簇首選取和成簇過程兩個(gè)步驟。
Step1：簇首選取。網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)會隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)在0～1之間的數(shù)，網(wǎng)絡(luò)會設(shè)定一個(gè)門限值[T（n）]如式（4）所示，基站會把節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)與設(shè)定的門限[T（n）]進(jìn)行比較，會選擇小于[T（n）]的節(jié)點(diǎn)作為簇首。
[T（n）=Q1-Q?（lmod1Q） ， n∈G0， otherwise] （4）
式中：[Q]為每輪簇首節(jié)點(diǎn)與[n]個(gè)節(jié)點(diǎn)的比率；[l]為第[l]輪；[G]為在之前的幾輪中沒有被選為簇首節(jié)點(diǎn)的總和。
Step2：成簇過程。節(jié)點(diǎn)被選為簇首后會向其他所有節(jié)點(diǎn)廣播自己被選為簇首的消息。其他節(jié)點(diǎn)在接收到消息之后，根據(jù)最小能量的原則通過比較，判斷發(fā)送這些消息的節(jié)點(diǎn)的功率大小來選擇加入到相應(yīng)的簇。一般節(jié)點(diǎn)會選擇接收到的功率越大的簇首節(jié)點(diǎn)形成的簇；然后發(fā)送自己要加入相應(yīng)簇的消息給相應(yīng)的簇首節(jié)點(diǎn)。簇首節(jié)點(diǎn)收到消息后會給節(jié)點(diǎn)一個(gè)回應(yīng)，并將該節(jié)點(diǎn)加入自己的路由表中。
2.2 數(shù)據(jù)發(fā)送和接收
當(dāng)所有傳感器節(jié)點(diǎn)都形成簇之后，節(jié)點(diǎn)間采用TDMA方式發(fā)送數(shù)據(jù)。各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)在簇頭節(jié)點(diǎn)處融合，然后由簇頭節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)給基站。一個(gè)簇分配方案維持?jǐn)?shù)據(jù)通信一段時(shí)間后，重新進(jìn)行下一輪的簇分配，以避免對簇首節(jié)點(diǎn)的能量過度消耗，提升網(wǎng)絡(luò)整體壽命。
3 改進(jìn)LEACH算法原理
從LEACH算法中可知，以輪的方式等概率的選取簇首，并沒有考慮剩余能量的因素。對于剩余能量不同的節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇首的幾率是一樣的。如果剩余能量偏低的節(jié)點(diǎn)被選為簇首，很容易耗盡能量，降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。此外，在LEACH算法中，節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收信號的強(qiáng)度來選擇簇首。若該節(jié)點(diǎn)距離簇首節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)，路徑損耗較高[11]，因此，節(jié)點(diǎn)能量會過早消耗而死亡，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的通信出現(xiàn)黑洞。
針對這些缺點(diǎn)，綜合考慮節(jié)點(diǎn)的能量和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)信息傳輸?shù)募皶r(shí)性，本文在基于LEACH算法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)LEACH算法。該算法把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)劃分為四個(gè)扇形分區(qū)；基站在每個(gè)扇形分區(qū)中通過比較每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)和節(jié)點(diǎn)的剩余能量選擇簇首，接著基站公布簇首的消息，節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的該區(qū)域的消息強(qiáng)度、與簇首和基站的距離比較選擇加入簇還是選擇直接與基站進(jìn)行通信。
3.1 扇形結(jié)構(gòu)模型
由于覆蓋區(qū)域?yàn)閳A形時(shí)，傳感器節(jié)點(diǎn)間的最大距離比覆蓋^域?yàn)槠渌螤顣r(shí)要小，本文假定圓形覆蓋區(qū)域，基站位于圓形覆蓋區(qū)域中心。同時(shí)，為了進(jìn)一步縮小節(jié)點(diǎn)間的最大距離，同時(shí)減少由于網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)死亡而重新分簇帶來的通信開銷，改進(jìn)LEACH算法將圓形覆蓋區(qū)域分為4個(gè)扇區(qū)，如圖4所示。在每個(gè)扇區(qū)內(nèi)，分別進(jìn)行LEACH算法路由。選定某個(gè)參考點(diǎn)后，4個(gè)扇區(qū)分別記為扇區(qū)編號num={1，2，3，4}，圓心角[θ=π2。]
3.2 扇區(qū)編號確定
劃分好區(qū)域后，所有傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇時(shí)需要確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)所在的扇區(qū)編號及在扇區(qū)的具置，方法如下：
（1） 計(jì)算節(jié)點(diǎn)的極坐標(biāo)角度。所有的節(jié)點(diǎn)需要將自己的位置信息與ID信息發(fā)送給基站，基站根據(jù)正切函數(shù)特征進(jìn)行計(jì)算。把圓放到直角坐標(biāo)系中，圓心[O]的坐標(biāo)為（0，0），設(shè)任意一個(gè)點(diǎn)[i]的坐標(biāo)為[（x（i），y（i）），]如圖5所示。
（2） 確定節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域。將節(jié)點(diǎn)[i]對應(yīng)的角度[α]與圓心角[θ]相除，得到整數(shù)[k（i），]比較[k（i）]與已經(jīng)劃分好區(qū)域的編號[num（n），]獲得節(jié)點(diǎn)[i]所在的區(qū)域編號[k（i），]即：
所有節(jié)點(diǎn)的極坐標(biāo)角度和扇區(qū)編號構(gòu)成一個(gè)矩陣，記為Loc，其中，[Loc=（i）={a（i），k（i）}。]
3.3 簇首選取
改進(jìn)LEACH算法同時(shí)考慮通信距離和節(jié)點(diǎn)剩余能量來選擇簇首節(jié)點(diǎn)，并且在每一輪都會進(jìn)行選取，流程圖如圖6所示。
簇首節(jié)點(diǎn)選擇過程分為兩步：
Step1：先按照LEACH算法機(jī)制，比較每個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)給定的閾值[T（n），]在低于閾值的節(jié)點(diǎn)中選擇簇首節(jié)點(diǎn)。
Step2：在第一步選擇的節(jié)點(diǎn)中，綜合考慮節(jié)點(diǎn)的能量和與基站的距離，進(jìn)行簇首節(jié)點(diǎn)選擇。具體選擇的準(zhǔn)則為：
[Q=Edis] （9）
式中：[E]為節(jié)點(diǎn)的剩余能量；dis為節(jié)點(diǎn)與基站之間的距離。由式（1）可以看出，距離dis也與[Q]成反比，距離基站越遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)消耗的能量更大，因此該點(diǎn)被選為簇頭的幾率也比較小。
綜上所述，剩余能量越多，離基站距離越近的節(jié)點(diǎn)成為最終簇首節(jié)點(diǎn)的概率越大。
3.4 分簇通信過程
當(dāng)簇首節(jié)點(diǎn)選定以后，基站會向各個(gè)扇區(qū)廣播相應(yīng)區(qū)域簇首節(jié)點(diǎn)的消息。各個(gè)扇區(qū)內(nèi)對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)知道自己為簇首后，就會在自己的覆蓋區(qū)域內(nèi)自己是簇首的消息。各個(gè)扇區(qū)的普通節(jié)點(diǎn)會根據(jù)自己接收到的來自簇首的信息和接收到來自基站的信息強(qiáng)度和相應(yīng)的距離判斷是選擇加入簇還是直接與基站進(jìn)行通信。當(dāng)選擇加入簇后，會給相應(yīng)的簇首發(fā)送消息，同時(shí)簇首也會相應(yīng)的給回應(yīng)。對于不加入簇中的節(jié)點(diǎn)，就只會把測量的消息直接發(fā)送給基站，流程圖如圖7所示。
在每輪傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，各個(gè)區(qū)域簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)會把測量到的信息數(shù)據(jù)發(fā)送到相應(yīng)的簇首，簇首節(jié)點(diǎn)傳送到基站，而簇外的節(jié)點(diǎn)會把消息直接傳輸給基站。當(dāng)節(jié)點(diǎn)為普通節(jié)點(diǎn)或者是簇外節(jié)點(diǎn)時(shí)，能量消耗只包括節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)發(fā)送的能量；當(dāng)節(jié)點(diǎn)為簇首節(jié)點(diǎn)時(shí)，能量消耗為節(jié)點(diǎn)接收、融合以及發(fā)送數(shù)據(jù)的能量總和。
4 仿真結(jié)果分析
為了評估改進(jìn)LEACH算法的性能，使用Matlab進(jìn)行仿真，重點(diǎn)分析經(jīng)過一定輪數(shù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的死亡個(gè)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的情況[12]。假定基站固定且位于監(jiān)測區(qū)域的最中心，遠(yuǎn)離傳感器節(jié)點(diǎn)；所有的節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力和能量容量一樣；節(jié)點(diǎn)具有與其他節(jié)點(diǎn)和基站進(jìn)行通信的能力；節(jié)點(diǎn)的位置固定不動。同時(shí)對比了原有的兩種改進(jìn)算法LEACH1，LEACH2。其中，LEACH1是由文獻(xiàn)[13]提出的只針對簇首選取改進(jìn)的算法，采用粒子群算法進(jìn)行分區(qū)，分別在各個(gè)區(qū)域通過節(jié)點(diǎn)剩余能量選取簇首的方法。LEACH2是文獻(xiàn)[14]提出的結(jié)合LEACH與PEGASIS的改進(jìn)算法，通過對節(jié)點(diǎn)分區(qū)分簇，把不同簇的簇首連成鏈進(jìn)行通信的方法。
仿真中假定基站坐標(biāo)為（0，0），數(shù)據(jù)包的長度為3 000 b，控制包的長度較小，可以忽略不計(jì)，其他的實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表1所示。
首先對兩種原有算法和LEACH算法在不同輪數(shù)死亡節(jié)點(diǎn)總數(shù)的統(tǒng)計(jì)進(jìn)行比較，具體顯示結(jié)果如圖8所示。
從圖8可以看出，當(dāng)運(yùn)行到500輪左右時(shí)，四種算法都出現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)開始死亡的現(xiàn)象。LEACH和LEACH2算法的節(jié)點(diǎn)死亡速度比較快。經(jīng)過1 500輪左右，使用這兩種算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)死亡率達(dá)到最大限度。到將近2 000輪左右時(shí)，兩種算法的節(jié)點(diǎn)死亡速度接緩，并將近全部死亡。這是由于這兩種算法沒有考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量的影響，導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)過早死亡。而改進(jìn)LEACH算法和LEACH1算法的節(jié)點(diǎn)死亡狀況在一開始比較平緩，到1 300輪左右時(shí)速度變快，但都沒有LEACH快，并且在LEACH接近死亡時(shí)，改進(jìn)算法中還存活將近20個(gè)節(jié)點(diǎn)。可以看出，改進(jìn)算法比原有算法更好地延長了網(wǎng)絡(luò)壽命，并且比LEACH算法在節(jié)點(diǎn)存活概率方面提升了20%，節(jié)約了能量的消耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
幾種算法數(shù)據(jù)傳輸性能的比較如圖9所示。
由圖9可知，隨著輪數(shù)的增大，四種算法數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧慷荚谠黾樱⑶腋倪M(jìn)LEACH算法與原有算法的數(shù)據(jù)傳輸差距也隨之增大，當(dāng)?shù)? 000輪左右時(shí)，改進(jìn)算法的數(shù)據(jù)傳輸量是LEACH算法的3倍。LEACH算法和改進(jìn)算法LEACH2在1 500輪左右時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸量的增加趨于穩(wěn)定，而改進(jìn)算法和另外一種算法LEACH1的數(shù)據(jù)傳輸量一直在快速增加，當(dāng)?shù)? 000輪左右時(shí)，LEACH和LEACH2算法已經(jīng)達(dá)到了最大數(shù)據(jù)傳輸量，而改進(jìn)算法的數(shù)據(jù)傳輸量還在增加，并且將要達(dá)到LEACH算法的4倍，明顯提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。因此，本文提出的改進(jìn)算法通過合理使用節(jié)點(diǎn)能量，能夠提高網(wǎng)絡(luò)有效數(shù)據(jù)的傳輸量。
5 結(jié) 語
本文綜合考慮了扇形分區(qū)和節(jié)點(diǎn)剩余能量，對LEACH算法進(jìn)行改進(jìn)。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)LEACH算法能夠提升約150%的網(wǎng)絡(luò)壽命，同時(shí)能夠傳輸4倍于對比算法的數(shù)據(jù)量；該算法在均衡了能量消耗的同時(shí)還增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)接收數(shù)據(jù)信息的及時(shí)性，提高了網(wǎng)絡(luò)的利用率，增加了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
參考文獻(xiàn)
[1] 蘇儉華，劉宇紅，徐躍州.一種基于LEACH的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法及仿真[J].通信技g，2014，47（1）：60?63.
[2] MAMUN Q. A qualitative comparison of different logical topologies for wireless sensor networks [J]. Sensors， 2012， 12（11）： 14887?14913.
[3] 任克強(qiáng)，余建華，謝斌.基于改進(jìn)LEACH的多簇頭分簇路由算法[J].電視技術(shù)，2015，39（13）：69?71.
[4] MCBRIDE D， CROFT T N， CROSS M， et al. Optimization of a CFD： heap leach model and sensitivity analysis of process operation [J]. Minerals engineering， 2014， 63（8）： 57?64.
[5] 周萌，陳躍東，陳孟元.能耗最優(yōu)的LEACH協(xié)議改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2014，50（23）：82?86.
[6] GOETZ E R， RIEFLER R G. Performance of steel slag leach beds in acid mine drainage treatment [J]. Chemical engineering journal， 2014， 240（6）： 579?588.
[7] 陳曉娟，王卓，吳潔.一種基于LEACH的改進(jìn)WSN路由算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2013，26（1）：116?121.
[8] HU Songhua， HAN Jianghong， WEI Xing， et al. A multi?hop heterogeneous cluster?based optimization algorithm for wireless sensor networks [J]. Wireless networks， 2015， 21（1）： 57?65.
[9] 王夢瑩，王鑫，蔣華.基于簇首成鏈的低能耗層次路由協(xié)議[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2015，42（11）：144?148.
[10] 蔣暢江，石為人，唐賢倫，等.能量均衡的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由協(xié)議[J].軟件學(xué)報(bào)，2012，23（5）：1222?1232.
[11] 吉正洵，江冰，李麗芳，等.采用改進(jìn)算法對無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)能優(yōu)化仿真研究[J].計(jì)算機(jī)仿真，2015，32（6）：266?270.
[12] 張巖.非變換簇的WSN分簇路由算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2015，38（18）：26?29.
減少能量消耗的方法范文4
關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) ；Q學(xué)習(xí)；路由；能量負(fù)載均衡
中圖分類號：TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
Abstract： Aiming at dealing with the problems of energy consumption and load balancing in wireless sensor networks that traditional routing algorithm cannot solve， a new energy load balancing algorithm based on Q-learning is proposed， which takes into account the number of hops， the residual energy of sensor nodes and the node energy consumption， to estimate the state of the network through multi hop and residual energy， and find the optimal routing strategy with the lowest of the complexity. The data are transferred along routine with minimum the energy consumption and the balanced load， thus reducing network energy consumption and prolong the network life cycle. The simulation results showed that the algorithm has a good effect in survival nodes， transfer success rate and residual energy distribution and transmission， which indicates that the algorithm can effectively reduce energy consumption and prolong the network lifetime.
Key words： wireless sensor network Q learning routing energy-efficient load-balancing
1 引 言
o線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network， WSN）由傳感器節(jié)點(diǎn)組成，其計(jì)算和交互信息的能力受到約束 [1]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的工作方式主要是傳感器節(jié)點(diǎn)采集環(huán)境中的信息的同時(shí)通過轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制最終把這些信息傳遞到稱之為Sink節(jié)點(diǎn)[2]的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)或匯聚節(jié)點(diǎn)，接著通過微波、衛(wèi)星通信或其他方式將匯集到的信息傳送到一個(gè)主要的位置，直至到達(dá)觀測者的接收終端。在整個(gè)信息的傳送過程中，中間的傳感器節(jié)點(diǎn)需要根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)來選擇下一跳的節(jié)點(diǎn)。然而，從整體和長期來看，全局信息的缺乏使得所選擇的下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)往往未必最佳的。所以，人們更加關(guān)注無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由問題。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，Sink節(jié)點(diǎn)附近需要比其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)更多的數(shù)據(jù)包，從而引起不均勻的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗。由于這個(gè)限制在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)路由算法中很少被考慮到，這往往會導(dǎo)致靠近Sink節(jié)點(diǎn)或者關(guān)鍵路上的節(jié)點(diǎn)由于過早消耗完能量而提前“死亡”，進(jìn)而整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的功能受到較大影響。另一方面，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)較高的動態(tài)性使得節(jié)點(diǎn)間需要頻繁交換信息以便節(jié)點(diǎn)了解網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化情況。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題：在保證節(jié)點(diǎn)能實(shí)時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)動態(tài)情況的前提下，保證信息發(fā)送的正確性并盡可能發(fā)送最小數(shù)量的數(shù)據(jù)包以減少能耗，并從網(wǎng)絡(luò)整體的角度延長網(wǎng)絡(luò)的生命期。近年來，針對由于節(jié)點(diǎn)提前死亡而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生存周期短的問題，很多相關(guān)的算法被研究人員所提出。算法EAMHR[3]實(shí)現(xiàn)了能量跳數(shù)最小路由，但未能從網(wǎng)絡(luò)的整體角度考慮均勻分配節(jié)點(diǎn)能量消耗。Ileri等人[4]將貨幣機(jī)制引入無線傳感網(wǎng)，節(jié)點(diǎn)間在通信時(shí)支付一定的“貨幣”作為代價(jià)，但是由于其方法要求節(jié)點(diǎn)頻繁的協(xié)商，在加劇了鏈路的負(fù)擔(dān)的同時(shí)也增加了節(jié)點(diǎn)能量的消耗。李響等人[5]提出一種基于能量感知的多路徑路由算法，但是其路徑維護(hù)的方法較為復(fù)雜。賈杰等人[6]提出了一種基于博弈論的路由策略。但是，由于需要掌握的全局節(jié)點(diǎn)信息比較多，而傳感器節(jié)點(diǎn)的存儲和計(jì)算能力有限，因此，其方法實(shí)用性有限。董國勇等人[7]提出了一種基于蟻群算法的能量均衡路由算法，但是派遣螞蟻會造成通信開銷和網(wǎng)絡(luò)額外負(fù)載。
針對能量消耗不均衡而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)生存周期短的問題，本文提出了一個(gè)基于Q學(xué)習(xí)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法，該算法在保證把信息經(jīng)過傳感節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)到Sink節(jié)點(diǎn)的前提下，能夠找出能源消耗和性能的最優(yōu)平衡點(diǎn)。算法以全局網(wǎng)絡(luò)作為著眼點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)交換剩余能量，彼此之間的狀態(tài)-動作對和功能以協(xié)作的方式進(jìn)行協(xié)調(diào)，使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期最長。本文余下的內(nèi)容組織如下：首先，介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)一些相關(guān)工作和相關(guān)路由算法；然后，給出算法建模過程和詳細(xì)描述；接著，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，給出結(jié)果和相關(guān)分析；最后，給出結(jié)論。
2 相關(guān)工作
2.1 無線傳感器路由
路由的選擇是無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。根據(jù)無線傳感網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)而進(jìn)行的路由優(yōu)化通常需要針對以下幾點(diǎn)：（1）尋找路由中距離最短的傳輸路徑；（2）均衡、調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)負(fù)載，延長網(wǎng)絡(luò)壽命；（3）使節(jié)點(diǎn)能及時(shí)了解網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化；（4）即使一條傳輸線路中斷，節(jié)點(diǎn)仍然可以將信息傳輸?shù)侥康墓?jié)點(diǎn)。為了提高能量受限的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的生存周期來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的均衡負(fù)載，通常把負(fù)載調(diào)整到不同的路徑或者節(jié)點(diǎn)，這樣能量消耗在各節(jié)點(diǎn)中得到平衡。通常，路由算法既要使傳輸所消耗的能量最小，又要盡可能避開那些剩余能量較少的節(jié)點(diǎn)，從而延L其壽命，達(dá)到最大化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的目的。總的來看，無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路由算法主要可以分為以下兩類。
3 基于Q學(xué)習(xí)的能量負(fù)載均衡路由
當(dāng)前的節(jié)能路由模型很少把降低能耗和負(fù)載均衡很好的綜合起來考慮，并且解決問題的思路相對比較片面，往往需要通過計(jì)算整條路徑上的消耗值來實(shí)現(xiàn)路由的選擇。為了解決當(dāng)前路由模型的不足即實(shí)現(xiàn)最小化能量消耗的同時(shí)也考慮均衡節(jié)點(diǎn)的負(fù)載，本文提出一種基于Q學(xué)習(xí)的能量負(fù)載均衡的路由算法（Q-learning based energy-efficient load-balancing routing，Q-E2LBR）。Q-E2LBR算法利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思想建模，充分考慮多跳和殘余能量來達(dá)到最小化整體能量開銷和最大化網(wǎng)絡(luò)的生存周期。Q-E2LBR算法使數(shù)據(jù)包沿一個(gè)接近最優(yōu)的路徑轉(zhuǎn)發(fā)到Sink節(jié)點(diǎn)并使用一個(gè)節(jié)點(diǎn)不斷地記錄它相鄰節(jié)點(diǎn)的Q值且能夠在獲得包的時(shí)候立即更新它，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的Q值在其相鄰節(jié)點(diǎn)的副本中評估，由于無需反饋數(shù)據(jù)包，減少了數(shù)據(jù)通信量并延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
3.1 模型和算法描述
無線傳感網(wǎng)中每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都具有一定的計(jì)算能力和存儲能力，將這些特點(diǎn)考慮進(jìn)來，就可以得到與之前的算法不同的方法。在本文所提出的算法中，無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都被視為一個(gè)agent，這樣整個(gè)無線傳感網(wǎng)絡(luò)就可以建模成一個(gè)多agent系統(tǒng)；每個(gè)agent在其鄰居節(jié)點(diǎn)中選擇不同的節(jié)點(diǎn)，作為下一跳節(jié)點(diǎn)，從而構(gòu)造出最優(yōu)路徑。通過不斷地取樣和學(xué)習(xí)，Q值將會最終收斂到一個(gè)穩(wěn)定的值。將整個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)多agent系統(tǒng)。為了找到最優(yōu)路徑，每一個(gè)agent選擇一個(gè)最優(yōu)的鄰接節(jié)作為下一個(gè)路由目標(biāo)。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以被描述為多個(gè)agent的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。在某種意義上來說，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)路由的最優(yōu)控制可以被視為和其他agent迭代并行的學(xué)習(xí)一個(gè)情節(jié)的任務(wù)。假設(shè)有多個(gè)節(jié)點(diǎn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)部署在一個(gè)特定的區(qū)域具有以下特點(diǎn)：（1）所有傳感器有能量限制；（2）任何傳感器和接收器之間需要通過一跳或者多跳通信；（3）傳感器的發(fā)射功率保持穩(wěn)定；（4）傳感器可以獲得自身的信息和相鄰節(jié)點(diǎn)的信息。
3.2 模型設(shè)計(jì)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法需要對狀態(tài)、動作和獎(jiǎng)賞函數(shù)進(jìn)行建模。接下來介紹算法各元素的建模過程。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，狀態(tài)是指某個(gè)節(jié)點(diǎn)ni的自身信息及其所有鄰接節(jié)點(diǎn)的信息。一個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成，其網(wǎng)絡(luò)狀態(tài) 是所有節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的集合。在t時(shí)刻，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)處于狀態(tài)S，則傳感器節(jié)點(diǎn)ni選擇動作 ，表示其選擇節(jié)點(diǎn)nj作為信息接收點(diǎn)，傳輸路徑為節(jié)點(diǎn)ni直接連接到節(jié)點(diǎn)nj的信道。由于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法采用Q值評估狀態(tài)-動作，所以此時(shí)選擇最高的Q值所對應(yīng)的動作。
本文提出的Q-E2LBR算法在能量消耗最小化的同時(shí)均衡網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡。因此在設(shè)計(jì)獎(jiǎng)賞函數(shù)時(shí)，需要考慮在路徑REt的剩余能量，從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)H以及在節(jié)點(diǎn)ni和節(jié)點(diǎn)nj之間傳輸所耗費(fèi)的能量 。一個(gè)節(jié)點(diǎn)獲得一個(gè)立即獎(jiǎng)賞并轉(zhuǎn)發(fā)一些數(shù)據(jù)包之后，對于剩余能量的值、能量消耗和必要的Q值進(jìn)行編碼，使得在其數(shù)據(jù)包到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)后得到一個(gè)額外的目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)。
3.3 算法描述
在學(xué)習(xí)階段，Sink節(jié)點(diǎn)在特定的時(shí)間內(nèi)傳播啟動數(shù)據(jù)包并在其中封裝了能量信息和跳計(jì)數(shù)，初始化Q值為0；然后，每個(gè)節(jié)點(diǎn)從相鄰的節(jié)點(diǎn)得到學(xué)習(xí)信息，包括了相鄰節(jié)點(diǎn)的Q值、無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的跳數(shù)、節(jié)點(diǎn)能量消耗情況；接著，以滿足Boltzmann分布的概率選擇動作；隨后，將跳數(shù)信息、獎(jiǎng)賞信息和剩余能量信息存入模型中并在模型中進(jìn)行動作值函數(shù)的迭代更新；Sink節(jié)點(diǎn)周期性地向鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)消息使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以轉(zhuǎn)發(fā)接收到的學(xué)習(xí)消息并且更新模型；最后，Sink節(jié)點(diǎn)周期性地向鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)消息，各鄰居節(jié)點(diǎn)不斷地向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送學(xué)習(xí)消息的同時(shí)各節(jié)點(diǎn)不斷更新內(nèi)部模型，通過不斷的迭代，評估值就逐步接近收斂。具體如算法1所示。
算法1 基于Q學(xué)習(xí)的能量負(fù)載均衡的路由算法（Q-learning based energy-efficient load-balancing routing，Q-E2LBR）
輸入：能量信息E
輸出：路由路徑R
1： 初始化：Q0，路由Rnull，跳數(shù)hop0，RE0
2： for all 節(jié)點(diǎn)
3： for節(jié)點(diǎn) i 的所有相鄰節(jié)點(diǎn)
4： 節(jié)點(diǎn)i 從相鄰節(jié)點(diǎn)j獲得的Q值
5： 計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)i到下一Sink節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)hop（i）
6： 計(jì)算從節(jié)點(diǎn)i的開始的總跳數(shù)H
7： 計(jì)算跳數(shù)關(guān)于節(jié)點(diǎn)i能量的消耗
8： 計(jì)算獎(jiǎng)賞函數(shù)
9： 采取動作a，觀察a’和s’
10：
11：
12： for節(jié)點(diǎn) i 的所有相鄰節(jié)點(diǎn)
13： 計(jì)算節(jié)點(diǎn)i選擇節(jié)點(diǎn)j的作為下一個(gè)發(fā)送節(jié)點(diǎn)的概率
14： end for
15： 選擇pi，j最大的節(jié)點(diǎn)j作為下一個(gè)發(fā)送節(jié)點(diǎn)
16： 更新能量EE - Eh
17： if 節(jié)點(diǎn)j加入后不會有環(huán)
18： 將節(jié)點(diǎn)j加入到路由R中
19： end if
20： end for
21： return R
本文的算法在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上綜合考慮了跳數(shù)、節(jié)點(diǎn)能量消耗等情況，由于傳統(tǒng)的考慮能量的算法仍需要計(jì)算能量值，因此，本文的算法并沒有過多的增加計(jì)算量，計(jì)算復(fù)雜度沒有明顯增加。
4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
本文使用NS2網(wǎng)絡(luò)[15]評估算法。模擬環(huán)境是一個(gè)長寬都為100米的矩形區(qū)域，且存在100個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)被隨機(jī)部署在這個(gè)區(qū)域中。傳感器的最大通信距離是15米，每個(gè)節(jié)點(diǎn)最初的能量均服從均勻分布區(qū)間[6000，10000]。平均實(shí)驗(yàn)結(jié)果從100次模擬的不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中獲得。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，GT算法是一種效果比較好的經(jīng)典算法[16]，因此本文實(shí)驗(yàn)從3個(gè)方面將Q-E2LBR算法和GT算法進(jìn)行比較：節(jié)點(diǎn)的生存數(shù)，剩余能量分布和節(jié)點(diǎn)和傳輸成功率。
圖1顯示了在5分鐘內(nèi)Q-E2LBR算法和GT算法的存活下來的節(jié)點(diǎn)。Q-E2LBR算法存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)量明顯多于GT算法并且隨時(shí)間的推移差距越來越大。圖1的結(jié)果說明在節(jié)點(diǎn)生存數(shù)方面，Q-E2LBR算法優(yōu)于GT算法。從圖1還可以看出，Q-E2LBR算法在給定的300秒時(shí)間內(nèi)的節(jié)點(diǎn)存活量高于GT算法，因此可以分析得出，Q-E2LBR算法所需額外的計(jì)算能量在各節(jié)點(diǎn)所能提供的計(jì)算能量的范圍之內(nèi)。
圖2給出了5分鐘內(nèi)Q-E2LBR算法和GT算法運(yùn)行了一段時(shí)間后的結(jié)果。Q-E2LBR算法的能量傳播比GT算法在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)過程中要更加均勻，這表明了在Q-E2LBR算法中路徑選擇更加合適。Q-E2LBR算法從節(jié)點(diǎn)的剩余能量的改變中選擇了路由路徑。盡管GT算法也考慮了能量的均勻性，但其能量流失速度高于Q-E2LBR算法。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的計(jì)算量越大，其存活時(shí)間越短，圖2的結(jié)果說明在剩余能量分布方面，Q-E2LBR算法好于GT算法。從圖2還可以看出，Q-E2LBR算法在給定的300秒時(shí)間內(nèi)的節(jié)點(diǎn)剩余能量高于GT算法，因此可以分析得出，Q-E2LBR算法化了網(wǎng)絡(luò)所節(jié)省的節(jié)點(diǎn)所需的計(jì)算能量，大于其所需要增加的計(jì)算量所需的能量。
圖3展示了Q-E2LBR算法和GT算法成功傳輸率情況。在最初30秒內(nèi)，Q-E2LBR算法傳播的成功率低于GT算法。主要原因在于Q-E2LBR算法使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的“試錯(cuò)”機(jī)制，在最初的階段，Q-E2LBR算法會有意識的嘗試“試錯(cuò)式”的學(xué)習(xí)并在很短的時(shí)間內(nèi)算法學(xué)習(xí)到足夠的經(jīng)驗(yàn)之后出現(xiàn)性能的一次較大提高。Q-E2LBR算法有5次傳輸質(zhì)量的提高，前3次質(zhì)量提高出現(xiàn)在100秒內(nèi)，并且提高幅度較大，后2次的質(zhì)量提高耗時(shí)較長，并且提高幅度不大，這說明Q-E2LBR算法在傳輸質(zhì)量這一指標(biāo)上能很快的向最優(yōu)值收斂后慢慢逼近。同時(shí)，從圖3中也可以看出，在給定的300秒時(shí)間內(nèi)，Q-E2LBR算法傳輸?shù)牧亢虶T算法相當(dāng)，因此可以看出，Q-E2LBR算法并沒有過多的增加計(jì)算量。整體而言，Q-E2LBR算法優(yōu)于GT算法。
4 結(jié) 論
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗問題不統(tǒng)一導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)在關(guān)鍵路徑中的Sink節(jié)點(diǎn)和其他節(jié)點(diǎn)過早死亡而導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)的生命周期縮短。本文提出了一種高效節(jié)能、負(fù)載平衡的路由算法Q-E2LBR，通過Q學(xué)習(xí)計(jì)算行動狀態(tài)值函數(shù)，并通過Boltzmann分布計(jì)算行動的概率。經(jīng)過充分考慮剩余能量、能量消耗和跳數(shù)等因素后，Q-E2LBR算法能夠平衡能量消耗并延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。模擬實(shí)驗(yàn)表明，Q-E2LBR算法可以在均勻地分布網(wǎng)絡(luò)流量，改善網(wǎng)絡(luò)生命周期的同時(shí)保證有較高的傳輸成功率。
參考文獻(xiàn)
[1] 程紅舉， 黃行波， XIONG Naixue. 不可靠通信環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)最小能耗廣播算法[J]. 軟件學(xué)報(bào)， 2014（5）：1101-1112.
[2] 韓凱州， 馬福昌. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多Sink節(jié)點(diǎn)位置部署研究[J]. 傳感器與微系統(tǒng)， 2014， 33（3）：37-39.
[3] Jiang H， Sun Y， Sun R， et al. Fuzzy-Logic-Based Energy Optimized Routing for Wireless Sensor Networks[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks， 2013， 9（2）：264-273.
[4] Ileri O， Mau S C， Mandayam N B. Pricing for enabling forwarding in self-configuring ad hoc networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2005， 23（1）：151-162.
[5] 李響， 孫華志. 基于能量感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)， 2016， 43（6）：291-294.
[6] 賈杰， 張桂園， 陳劍，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于潛在博弈的分布式節(jié)點(diǎn)定位[J]. 電子學(xué)報(bào)， 2014， 42（9）：1724-1730.
[7] 董國勇， 彭力， 吳凡，等. 一種采用蟻群優(yōu)化的WSN能量均衡非均勻分簇路由算法[J]. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)， 2015， 36（7）：1565-1568.
[8] Chandane M M， Bhirud S G， Bonde S V. Energy Optimization in Wireless Sensor Network[M]// Mobile Communication and Power Engineering. Springer Berlin Heidelberg， 2013：321-331.
[9] 朱斐， 許志鵬， 劉全，等. 基于可中斷Option的在線分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法[J]. 通信學(xué)報(bào)， 2016， 37（6）：65-74.
[10] Auer B P， Cesabianchi N， Sutton P F， et al. Reinforcement learning， an introduction[J]. Trabajos Y Comunicaciones， 2010：114-135.
[11] Lo B F， Akyildiz I F. Reinforcement learning for cooperative sensing gain in cognitive radio ad hoc networks[J]. Wireless Networks， 2012， 19（6）：1237-1250.
[12] Russell B， Littman M L， Trappe W. Integrating machine learning in ad hoc， routing： A wireless adaptive routing protocol[J]. International Journal of Communication Systems， 2011， 24（7）：950-966.
[13] Oddi G， Pietrabissa A， Liberati F. Energy balancing in multi-hop Wireless Sensor Networks： an approach based on reinforcement learning[C]// Nasa/esa Conference on Adaptive Hardware and Systems. 2014：262-269.
[14] O彥清， 彭艦， 劉唐，等. 基于動態(tài)分區(qū)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻成簇路由協(xié)議[J]. 通信學(xué)報(bào)， 2014（1）：198-206.
減少能量消耗的方法范文5
營養(yǎng)支持治療的意義
在胃腸功能衰竭和嚴(yán)重疾病狀況下維持機(jī)體完整的營養(yǎng)①重癥急性胰腺炎患者處于高代謝和高分解狀態(tài)，能量消耗明顯增加，通過適當(dāng)?shù)耐緩教峁┖侠淼臓I養(yǎng)底物，盡可能降低機(jī)體組織的分解，預(yù)防和減輕營養(yǎng)不良；②通過適當(dāng)?shù)耐緩胶吞厥獾孜锏慕o予糾正重癥急性胰腺炎患者異常的營養(yǎng)物代謝，如高血糖、低蛋白血癥、低鈣和低鎂等；③幾乎所有重癥急性胰腺炎都有不同程度腸動力和屏障功能障礙（腸麻痹、胃蠕動遲緩及十二指腸淤滯），部分患者存在腸管損傷，胃腸功能要經(jīng)過相當(dāng)長時(shí)間才能逐漸恢復(fù)，營養(yǎng)支持貫穿重癥急性胰腺炎治療的全過程。
對疾病惡化的病理過程有著積極的阻斷作用①禁食胃腸減壓，營養(yǎng)支持應(yīng)用，讓胰腺處于休息狀態(tài)，減少胰腺分泌，減輕胰酶激活以及胰腺和周圍組織的腐蝕，防止胰周炎癥的繼續(xù)發(fā)展。②早期腸內(nèi)營養(yǎng)有助改善腸黏膜屏障，減少內(nèi)毒素和細(xì)菌易位，減輕炎性反應(yīng)，降低重癥急性胰腺炎患者后期感染和多臟器功能障礙綜合征的發(fā)生。③同時(shí)許多特殊營養(yǎng)物（谷氨酰胺、ω-3脂肪酸等）的給予可以調(diào)節(jié)炎性免疫反應(yīng)，增強(qiáng)腸黏膜屏障。
重癥急性胰腺炎患者不同時(shí)期營養(yǎng)支持方法
重癥急性胰腺炎病程的不同階段所需能量不同。在起病早期即全身炎癥反應(yīng)綜合征期，機(jī)體全身處于應(yīng)激狀態(tài)，全身炎癥反應(yīng)綜合征引起的全身毛細(xì)血管滲漏綜合征導(dǎo)致嚴(yán)重的體液正平衡，處于全身炎癥反應(yīng)綜合征上調(diào)階段，應(yīng)以平衡鹽等晶體液補(bǔ)充為主，病情嚴(yán)重者需輸入適量血漿代用品如6%中分子經(jīng)乙基淀粉200/0.5和6%中分子經(jīng)乙基淀粉130/0.4等，既可擴(kuò)容亦能防止液體滲漏。此階段不需補(bǔ)充特別的營養(yǎng)支持。發(fā)病1周左右全身炎性反應(yīng)綜合征下調(diào)，體液負(fù)平衡開始出現(xiàn)，但機(jī)體仍處應(yīng)激狀態(tài)，分解代謝遠(yuǎn)大于合成代謝，能量消耗遠(yuǎn)高于正常人。此階段，可行中心靜脈置管腸外營養(yǎng)，可按20～30kcal/（kg·日）的低限開始提供能量，再逐步增加。能量來源主要由葡萄糖和脂肪雙能源供能，二者可各占50%；氨基酸作為氮源，按100～120（kcal熱能）：19（氮）給予；按胰糖比1：（4—6）補(bǔ)充胰島素，使血糖控制在10mmol/L以內(nèi)；監(jiān)測甘油三酯不應(yīng)超過5.65mmol/L，否則應(yīng)停用脂肪乳劑。發(fā)病10～14天，可考慮加腸內(nèi)營養(yǎng)。前提條件是：①血液動力學(xué)和心肺功能穩(wěn)定。②胃腸道功能恢復(fù)、腹脹減輕。滿足此前提條件下應(yīng)盡早置鼻空腸營養(yǎng)管行腸內(nèi)營養(yǎng)。開始先灌注生理鹽水1～2天，再灌注半稀釋營養(yǎng)制劑1～2天，逐步過渡到全營養(yǎng)制劑。灌注速度80～100ml/小時(shí)，能量密度不宜超過1kcal/ml。腸內(nèi)營養(yǎng)熱量逐步增加，腸外營養(yǎng)熱量逐步減少，最終過渡到全腸內(nèi)營養(yǎng)。營養(yǎng)制劑應(yīng)根據(jù)患者的情況選擇，如選用短肽型腸內(nèi)營養(yǎng)制劑如百普素、百普力等，近段空腸吸收好，對于血糖波動大、胰島素抵抗嚴(yán)重者，可選用短鏈脂肪酸類制劑如瑞代等，同時(shí)靜脈用或口服谷胺酞胺類制劑等。發(fā)病3周左右，若患者全腸內(nèi)營養(yǎng)耐受情況良好，可考慮讓患者帶管試飲溫開水和生理鹽水，少量多次，觀察患者耐受情況，若無不適，逐漸增加。反之則停止試飲。然后加口飼營養(yǎng)制劑或米湯、面湯、魚湯等，并將腸內(nèi)營養(yǎng)營養(yǎng)制劑逐漸減量，直至完全口飼。最后達(dá)到由流質(zhì)到半流質(zhì)、普食。
重癥急性胰腺炎營養(yǎng)支持的需要量
在重癥急性胰腺炎急性期，患者存在的高代謝高分解幾乎是不可避免的，因此這階段營養(yǎng)支持原則是糾正代謝紊亂，盡可能將蛋白質(zhì)的丟失減少到合理水平，既不要因營養(yǎng)物不足造成機(jī)體額外的分解，也不要因不合理的營養(yǎng)支持，給呼吸循環(huán)系統(tǒng)和肝臟增加不適當(dāng)?shù)呢?fù)荷是營養(yǎng)治療的目標(biāo)。營養(yǎng)途徑以腸外營養(yǎng)為主，熱卡攝入在1.0-1.1倍靜息能量消耗量或20kcal/（kg·日）左有，氮量0.2-0.24g/（kg·日），在嚴(yán)密檢測血脂的情況下，對無高脂血癥的患者可應(yīng)用脂肪乳劑，如果脂肪廓清良好，糖脂比例可達(dá)到5：5。
減少能量消耗的方法范文6
能量消耗限制了智力的發(fā)展
人類腦部消耗的能量十分驚人：腦部約占體重2％，卻消耗了全身20％的能量。同時(shí)，大腦灰質(zhì)耗能更驚人，腦細(xì)胞的耗能甚至和心臟耗能一樣多，人類在進(jìn)行各種深度的思考時(shí)也需要消耗更多的能量。大量的能量消耗使大腦發(fā)展受到限制，這也將限制我們的表現(xiàn)和行為，從而影響我們智力的發(fā)展。
人腦體積不可能再增加
在200l萬年的演變過程中，人類大腦體積增加了3倍，負(fù)責(zé)計(jì)劃和決策的大腦新皮層明顯增加。因?yàn)檫@個(gè)進(jìn)步，人類取得了輝煌的成就，創(chuàng)建了各種文明以及復(fù)雜的社會行為。是否能夠讓大腦的體積進(jìn)一步增長，從而增加更多的神經(jīng)元以提高大腦的處理能力呢?
科學(xué)家認(rèn)為，這種方法是不可行的，因?yàn)樗鼘a(chǎn)生一個(gè)嚴(yán)重問題：隨著大腦的增長，其神經(jīng)元的體積也會增加，導(dǎo)致大腦密度降低。這會使腦細(xì)胞之間的距離變大，連接細(xì)胞的軸突也必須變得更粗更長，這樣才能更快地傳遞數(shù)據(jù)。結(jié)果會怎樣呢?細(xì)胞電脈沖傳遞的時(shí)間變得更長，讓大腦無法以正常的速度處理信息。
科學(xué)家指出，更粗的軸突還會導(dǎo)致另一個(gè)與能量有關(guān)的嚴(yán)重問題。軸突變粗一倍，能耗也會增加一倍，但脈沖傳遞速度卻只能提高40％。大腦體積并不是決定智力或信息處理能力的惟一因素，大腦“纜線”結(jié)構(gòu)及其活動也許更為重要。隨著大腦體積變得更大，更多的能量被用來增強(qiáng)內(nèi)部軸突而不是大腦信息處理區(qū)域的能力，因此希望通過增加大腦體積來提高智力的想法不可行。
人腦為何會變小?
2萬年前人類大腦的體積是1500立方厘米，現(xiàn)代人類大腦體積平均是1350立方厘米，減少了相當(dāng)于一個(gè)網(wǎng)球的體積。但這并不意味著我們變得更笨了，相反，我們學(xué)會了如何利用我們的有限資源。在進(jìn)化過程中，大腦變小、變得更有效，可以節(jié)省很多能量，這就如同今天我們看到的電腦處理器。
