随着信息网络技术的发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在日常生活、农业生产等众多领域得到了广泛的应用,前景十分广阔。WSN是由随机部署在监测区域的传感器节点组成,是一个以数据为中心、自组织的网络。但传感器节点是硬件受限设备,节点能量有限且无法补充,所以减少节点能量消耗,最大限度的延长整个网络的生命周期十分重要。而分簇路由协议作为无线传感器网络中有效的能量优化策略,具有重要的研究意义。该文以LEACH协议为基础,针对其在簇首选举、网络分簇和数据传输方面存在的不足,导致能量消耗过大,提出了相应的改进优化算法,并对其进行仿真验证。首先,针对LEACH协议随机选举簇头和分簇不均导致能量消耗不均衡的问题,采用数据挖掘中聚类的思想,将节点间的距离作为聚类的属性,设计了一种面向WSN分簇路由协议簇划分的遗传K-means聚类算法。该算法是将遗传算法和K-means算法结合起来,其中遗传算法适应度函数的设计综合了K-means算法的目标函数和簇中节点数。该算法可使WSN分簇均匀,均衡了网络的能量消耗。其次,在簇头选举阶段,改进了簇头选举方式,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点与簇中心的距离,同时在改进的簇头选举阈值公式中加入了受死亡节点数目反馈调节的权值系数,改进的簇头选举算法保证了簇头分布的合理性,最后采用贪婪算法构建最优路径来传输数据。最后,借助MATLAB仿真平台,对改进后的协议在设定的性能评价指标下与LEACH、LEACH-C协议进行仿真实验对比,仿真结果表明,改进的协议能够有效地优化簇结构,使簇头节点和簇内节点均匀分布,使节点能量消耗均衡,有效的减缓节点的死亡,延长了网络的生命周期。