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⛄ 内容介绍
无线传感器网络(Wireless Sensor Network-WSN)作为物联网的"末梢神经",是一种综合数据感知与采集,融合处理和信息传输功能于一体的无线自组织智能群体型网络信息系统,其典型的应用就是监测某个目标区域,采集人们所需的各种客观世界的物理信息,实际情况中,大部分监测区域都是人类无法直接到达进行确定性部署的,但可以通过随机散播传感节点以自组织的方式形成WSN.传感器节点其物理结构固有的特性导致节点感知范围是有限的,故不能有效地保证监测区域的覆盖率达到应用的需求,因此WSN要想得到广泛的实际应用,覆盖率必须得到保证,这关系着网络的性能及服务质量.由于无线传感器网络是典型的群体型网络,其覆盖控制问题很明显地具有群体自组织的特征,因此本文在群体智能算法的基础上建立了覆盖优化策略,
⛄ 部分代码
%% 清空环境变量
clc;
clear;
%% 网络参数
L = 60; % 区域边长
n = 40; % 节点个数
rs = 6; % 感知半径
data = 0.4; % 离散粒度
%% FOA参数
maxgen = 500; % 迭代次数
sizepop = 25; % 种群规模
s = 0.3; % 步长
%% 结果显示
gbest = [ Xbest(end, :); Ybest(end, :)]';
disp('最优位置：');
disp([num2str(gbest)]);
disp(['最优覆盖率：', num2str(yy(end))]);
%% 绘图
figure;
plot(yy, 'r', 'lineWidth', 2); % 画出迭代图
title('算法训练过程', 'fontsize', 12);
xlabel('迭代次数', 'fontsize', 12);
ylabel('覆盖率', 'fontsize', 12);
figure;
for i = 1:n
axis([0 L 0 L]); % 限制坐标范围
x = gbest(:, 1);
y = gbest(:, 2);
sita = 0:pi/100:2*pi; % 角度[0, 2*pi]
hold on;
p2 = fill(x(i)+rs*cos(sita), y(i)+rs*sin(sita), 'g');
end
p1 = plot(gbest(:, 1), gbest(:, 2), 'r*');
legend([p1, p2], {'WSN节点', '覆盖区域'});
title 'FOA-WSN最终结果';
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]吴良超. 基于改进果蝇算法的无线传感器网络覆盖优化研究[D]. 安徽大学, 2017.
[2]鲁力. 基于粒子群优化算法的无线传感器网络覆盖研究[D]. 兰州交通大学.
