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⛄ 内容介绍
人工鱼群算法具有鲁棒性强、易于实现且对目标函数和参数初值要求不高的特点,已广泛应用于智能控制、参数优化等诸多领域。针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加,生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长.
⛄ 部分代码
clear all;
close all;
clc;
%AFSA参数设置
Visual = 25; %人工鱼的感知距离
Step = 3; %人工鱼的移动最大步长
N = 30; %人工鱼的数量
dim = 24; %人工鱼的维度
Try_number = 500;%迭代的最大次数
delta=27; %拥挤度因子
Iteration = 1; %迭代计数器
Max_iteration = 500;%迭代次数
%WSN参数设置
WSNpoint = dim; %传感器节点数
width=20; %边界宽度
R=2.5; %感知半径
ub=ones(1,dim*2).*width; %上界
lb=zeros(1,dim*2); %下界
%覆盖率计算函数
f=@(x) coverage(x,WSNpoint,R,width);
%初始化人工鱼种群
for i = 1:N
x(i,:)=lb+rand(1,dim*2).*(ub-lb);
end
%计算初始状态下的适应度值；
for i = 1:N
fitness_fish(i) = f(x(i,:));
end
[best_fitness,I] = max(fitness_fish); % 求出初始状态下的最优适应度；
best_x = x(I,:); % 最优人工鱼；
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 黄瑜岳, 李克清. 基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化[J]. 计算机应用研究, 2013, 30(2):3.
[2] 李志武. 人工鱼群算法的改进及在无线传感器网络覆盖优化的应用[D]. 湖南大学.
[3] 李莉, 黄凯锋, 李建. 基于覆盖集和逆高斯变异的AFSA算法在WSN中的覆盖研究[J]. 科技通报, 2015(1):5.
[4] 黄仁, 秦占明. 基于人工鱼群算法的无线室内定位优化[J]. 计算机应用, 2015, 35(A01):4.
[5] 郭勇姜卫东刘胤祥. 水下传感器网络覆盖优化算法[J]. 舰船电子工程, 2014, 000(007):165-168.
