(ii)变量属性z 包括下一跳节点(NextHop) 、采集轮数(Round) 、节点黑名单<BlackList) 。其中，下一跳节点表示移动Agent 下一跳访问的传感器节点，由移动Agent 迁移路由算法决定。移动Agent 采集的一轮表示移动Agent 从Sink(簇首)节点出发，沿指定路径迁移完成果集和数据融合任务之后，再回到Sink(簇首)节点的过程。Round 初始值等于0 ，每完成一轮采集， Round 值加1 直至LifeTime=O 。如果当前传感器节点的剩余能量Er 小于某一阔值时，则被纳入节点黑名单，移动Agent 避开该节点访问下一结点。

(iii)负载:包括处理代码(Processing Code) 和节点信息。处理代码表示移动Agent 进行数据采集和融合处理的相关代码。节点信息包括三个部分:节点IO(Node _ 10) 、剩余能量(Er) 、传感数据<Da-ta) 。节点信息之前保存在本地静态Agent 中，当移动Agent 迁移至该节点时，即从本地静态Agent 中获取相关的节点信息，并携带这些信息迁移至下一跳节点。移动Agent 在迁移过程中访问的节点数目和节点顺序决定了节点能耗、路径损耗以及监测准确度，会对网络的整体性能造成很大的影响。因此，为均衡能耗、延长网络生命期，文中提出一种基于邻居节点和剩余能量相结合的簇内移动Agent 迁移路由算法。设定迁移路由的初始节点和最终节点为簇首节点。算法步骤如下:

①由簇首节点C1 创建一个簇内移动Agent ，且当前Round = 0, Life Time 为最大值;

②按照Disk(C1， rc) 找出该簇首节点C1 通信范围内的邻居节点集合N(C1) ;

③找出邻居节点集合N(C1) 中剩余能量Er 最大的节点C2;

④移动Agent 迁移至句，且LifeTime -1 ，并将节点C2 标记为visited;

⑤按照Disk(C2， rc) 找出节点Cz 通信范围内的邻居节点集合N(c2) ;

⑥按照②③步骤依次找出移动Agent 迁移的下一跳节点直到"且满足Cj εDisk(ci; ， rc);

⑦移动Agent 返回至簇首节点Cj ， 且当前Round=l ，表示完成一轮的迁移过程;

⑧重复以上步骤直至LifeTime=0 。

4 模型评估

4. 1 节能分析

参照文献[5J 的移动Agent 能耗模型来进行基于Agent 的温室无线传感网络分簇管理模型的能耗分析。在此仅以簇内能耗分析为例。设移动Agent 的大小为M bits ，节点传感数据为N bits ，节点P1,P2 带宽为BW 的信息传送时间为
tm=σ(P1,P2)+(M+N)/BW

其中， σ(P1,P2)是网络延迟。没有采用移动Agent 时，簇内节点向簇首信息传送所消耗的总能量为:

其中， i=0 ， 1， … ，n; n 表示节点的总数;tr 表示数据请求时间; ts 表示传感节点向簇首发送信息节点需要的时间zFf 表示传感节点采集信息消耗的能量吵t 表示节点的传输能耗。

采用移动Agent 时，消耗的总能量为

4.2 网络生命期仿真

为了验证文中模型在延长网络生命期上的优越性，给出了与传统分簇方法的仿真对比图。传统分簇方法中节点将采集数据直接发送至簇首节点。实验中随机布置100 个传感器节点，对比2 种情况下的生命期。具体仿真对比图见图3: 图中传统分簇方法在1 300 轮时节点趋于全部死亡，基于Agent 的分簇方法在1 700 轮时节点趋于全部死亡;后者生存轮数较前者延长，有效地延长了网络生命期。