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⛄ 内容介绍
边界处理：超出边界为离开用户，未超出边界为该时候最新用户采用泊松分布在指定区域产生新用户伪代码：1. t=0,输入生成初始用户L（mainxx.m 中1-43）（mainxx.m中43-51 步骤2,3）2. 根据1中用户L计算无人机候选位置（one_step.m中2-44）（Onestep。M中的46-53（步骤3））3. 蒙特卡洛模拟：生成决策变量，计算适应度函数，计算最优无人机位置4. While t考虑用户行走，更新用户位置(mainxxx.m中56-77)Mainxx.m中81-87根据更新的用户，计算候选无人机位置，蒙特卡洛模拟：生成决策变量，计算适应度函数，计算最优无人机位置t=t+1end
⛄ 部分代码
clc
close all
clear all
disp('无人机优化模型')
%参数准备
%区域用户位置
d1=100; %区域A长度
d2=80; %区域A长度
N=30;%用户个数
C=6;%天线个数
bc=1;%电池损耗/每个内容---假设容量相等 电池消耗相同
Bm=[10 10 10];%无人机容量
%索引位置tuple={content k,UAV m，location q}
height=10;
h_max=20;
delta_d=0.5;%location interval
n1=3;%无人机个数
%discrete the location
%用户位置
%discrete the location
d1a=0:delta_d:d1;
d2a=0:delta_d:d2;
%离散位置
index=[];
for i=1:1:length(d1a)
for j=1:1:length(d2a)
index=[index;[d1a(i),d2a(j)]];
end
end
num_index=size(index,1);%number of location
%新增人群位置计算
%新增人群不可能出现位置
d1a1=[5,d1-5];
d2a1=[5,d2-5];
[len,~]=find((index(:,1)>=d1a1(1) & index(:,1)<=d1a1(2)) & (index(:,2)>=d2a1(1) & index(:,2)<=d2a1(2)));
id_new=setdiff(1:1:size(index,1),len'); %新增用户编号
new_candi=index(id_new',:);%新增人群位置
%随机生成用户
user_index=randperm(num_index,N);
user_location=[];
for i=1:1:length(user_index)
user_location=[user_location;index(user_index(i),:)];%%N*2
end
%仿真时间T
T=5;%仿真时间T
v=1;%用户行走速度
delta_p=2;%单位时间变化人数
theta_max=2*pi;%用户随机行走方向
best_uav=cell(1,T);
best_task=zeros(1,T);
[x_ind,task]=one_step(user_location,height,h_max,C,N,n1,bc,Bm); %主程序
best_uav{1,1}=x_ind;
best_task(1,1)=task;
old_ind=x_ind;%设置就得无人机位置
for t=2:1:T
%更新用户
new_user_location=[];
%考虑原始用户行走
for i=1:1:size(user_location,1)
user_location(i,1)=user_location(i,1)+v*cos(random('unif',0,theta_max));
user_location(i,2)=user_location(i,2)+v*sin(random('unif',0,theta_max));
%边界更新，如果超出边界 则认为用户离开
if (user_location(i,1)>d1) | (user_location(i,1)<0) | (user_location(i,2)<0)|(user_location(i,2)>d2)
continue;%用户离开不管
else
new_user_location=[new_user_location;user_location(i,:)]; %用户没离开保留
end
end
%当前时刻新来客户
num_new=random('poiss',delta_p);
if num_new==0
new_user_location=new_user_location;
else
new_id=randperm(length(id_new),num_new);
new_coming=new_candi(new_id',:);
new_user_location=[new_user_location; new_coming];
end
%用户个数更新
N=size(new_user_location,1);
%计算当前无人机位置
[x_ind,task]=one_step(new_user_location,height,h_max,C,N,n1,bc,Bm); %主程序
%无人机位置分配--中心服务器向无人机分配无人机更新位置
x_ind=allot_uav(x_ind,old_ind);
best_uav{1,t}=x_ind;
best_task(1,t)=task;
%我下一时刻用户位置更新
user_location=new_user_location;%上一时刻用户位置
old_ind=x_ind;
if mod(t,20)==0
figure,
plot(user_location(:,1),user_location(:,2),'r*')
xlabel('x')
ylabel('y')
title(num2str(t))
end
end
figure,plot(1:1:T,best_task,'->')
xlabel('T/(min)')
ylabel('Task/(n)')
grid on
ylim([0 40])
Q1=[];Q2=[];Q3=[];
for i=1:1:T
Q1=[Q1,(best_uav{1,i}(1,:))'];
Q2=[Q2,(best_uav{1,i}(2,:))'];
Q3=[Q3,(best_uav{1,i}(3,:))'];
end
figure,
plot3(Q1(1,:),Q1(2,:),Q1(3,:),'r->')
hold on
plot3(Q2(1,:),Q2(2,:),Q2(3,:),'b->')
hold on
plot3(Q3(1,:),Q3(2,:),Q3(3,:),'c->')
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('height')
grid on
legend('UAV-1','UAV-2','UAV-3')
title('the location of UAV')
⛄ 运行结果
