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分簇思想可以很好的用于优化路由算法,现有的分簇算法簇首轮换选举大多数只是从簇首和基站之间距离、节点密集度、剩余能量、节点位置等指标来进行改进,没有考虑候选簇头距离各个簇首的平均距离。簇间转发数据包会消耗大量能量,是影响网络性能的一个重要因素。针对目前簇首轮换选举算法存在的不足,提出了一种综合考虑簇内和簇间两个优化目标的算法,此种算法本文简称为DEDS。建立了候选节点剩余能量、候选簇头节点距各个簇首节点平均距离等多目标概率模型作为簇首轮换选择依据。通过在NS2仿真平台上验证了该算法在时延、分组递交率、能耗、