局域按需簇维护（ｌｏｃａｌ ａｎｄ ｏｎ-ｄｅｍａｎｄ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｏｆ ｃｌｕｓｔｅｒｓ，ＬＤＭＣ）具有多重优势，但仍可能因对 受损簇即时维护导致频繁的局部业务中断和能量浪费，提出一种改进的物联网感知层簇维护优化算法，综合权衡 对受损簇进行即时维护的成本和延时维护的代价，为应对不同受损状态和业务需要优化设定启动簇维护的条件， 以降低网络维护开销和节点能耗，进一步延长网络生命周期。网络仿真软件 （ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ２，ＮＳ２）仿真结 果表明，与 ＬＤＭＣ 方法相比，该改进优化算法可减少业务中断次数和时长、降低簇维护时的能量消耗、增加数据发 送总量，在仿真条件下网络生命周期最多可延长 １ ６．３％；且网络规模越大，该改进算法的优化效应越明显。
