m基于MOEA算法的无线传感器网络最优部署matlab仿真

简介: m基于MOEA算法的无线传感器网络最优部署matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

624c5580c5cc92798fdd1effdff60d0a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
4aeae75ed388998f75dc169313651daa_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
e132a49649b24e766acce3836308e1f7_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
f499ce43921dfe68bbe3b5a93261947a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种分布式传感器网络,由大量的无线传感器节点组成,它们可以自组织、自适应、自愈合,通过无线通信协同完成任务。WSN应用广泛,如环境监测、农业、医疗等领域。在WSN中,传感器节点的部署是影响网络性能的重要因素。传感器节点部署不合理,会导致网络覆盖不足、能量消耗不均衡等问题。因此,如何实现WSN的最优部署成为WSN领域的研究热点之一。

  MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithm,多目标进化算法)是一种通过模拟自然进化过程来求解多目标优化问题的算法。MOEA算法具有全局寻优能力、非线性和非凸性问题求解能力、可并行化等特点,已被广泛应用于WSN最优部署问题的求解。一、 无线传感器网络最优部署的问题描述

   WSN最优部署问题是指在给定的区域内,如何部署有限数量的传感器节点,以实现最优网络覆盖和最小能量消耗。WSN最优部署问题可以看作是一个多目标优化问题,其中目标函数通常包括以下两个方面:
AI 代码解读

覆盖率
覆盖率是指传感器节点覆盖目标区域的能力。在WSN中,覆盖率通常指覆盖目标区域的百分比或者传感器节点的密度,即在目标区域中布置的传感器节点数量与目标区域面积之比。覆盖率越高,网络的监测、控制和管理能力就越强。

能量消耗
能量消耗是指传感器节点在运行过程中所消耗的能量。在WSN中,传感器节点的能量是有限的,因此需要尽可能地降低能量消耗,以延长网络的寿命。能量消耗通常与传感器节点的通信距离、传输功率、数据传输速率等因素相关。因此,在部署传感器节点时,需要考虑如何降低传感器节点之间的通信距离和传输功率,以降低能量消耗。

 综上所述,WSN最优部署问题可以看作是一个多目标优化问题,其中目标函数包括覆盖率和能量消耗。最优部署问题的解决将帮助WSN实现高效、可靠和持久的监测和控制功能。
AI 代码解读

二、 MOEA算法的原理

  MOEA算法是一种通过模拟自然进化过程来求解多目标优化问题的算法。MOEA的基本思想是将多目标优化问题转化为一个多目标决策问题,通过不断地对候选解进行进化操作,生成一组具有多个目标函数的最优解集合。MOEA算法的基本流程如下:
AI 代码解读

初始化种群
首先,需要确定问题的决策变量和目标函数。在WSN最优部署问题中,决策变量是传感器节点的部署位置和数量,目标函数是覆盖率和能量消耗。接着,需要随机生成一组初始种群,每个个体表示一种传感器节点的部署方案。

评估个体适应度
对于每个个体,需要评估其适应度。在WSN最优部署问题中,可以使用覆盖率和能量消耗作为个体的适应度。覆盖率越高的个体适应度越高,能量消耗越低的个体适应度越高。

选择个体
在MOEA算法中,选择个体的方法通常是基于多目标优化的非劣解排序(Non-dominated Sorting,NSGA)方法。NSGA方法通过将个体根据其适应度分成不同的层级,每个层级的个体均优于当前层级下的所有个体。在每个层级中,根据拥挤度排序(Crowding Distance Sorting)方法,选择一定数量的个体作为下一代种群的父代。

进化操作
进化操作包括交叉、变异和选择。交叉是指将两个个体的某些部分进行交换,产生新的个体。变异是指对个体的某些部分进行随机变换,产生新的个体。选择是指从父代和后代中选择一定数量的个体作为下一代种群。

3.MATLAB核心程序

nn       = 2*(N+M);
Num      = 3;  
Xmax     = [W*ones(1,nn)];
Xmin     = [1*ones(1,nn)];

%种群大小   
pop      = 100;          
lamdaMat = generateLamda(pop,Num); 
%邻居规模大小
T        = 4;          
Maxgen   = 1000;

%初始化邻居
B        = getNeighbor(lamdaMat,T);
%初始化个体位置
X = repmat(Xmin,pop,1)+rand(pop,nn).*repmat(Xmax-Xmin,pop,1); 
for i=1:pop
    [fitness,f1,f2,f3] = func_obj(X(i,:));
    fit(i,:)  = fitness;
    fit2(i)   = sum(fitness);
end

[V,I] = max(fit2);

z0    = fit(I,:);
X0    = X(I,:);
z     = z0;

tic;
%迭代循环
for gen =1:Maxgen
    gen
    for i = 1:pop   
        %繁殖
        index = randperm(T);
        r1    = B(i,index(1));
        r2    = B(i,index(2));
        y     = geneticOp( X(r1,:), X(r2,:),Xmax,Xmin);
        %Improvement
        y     = CheckBound(y,Xmax,Xmin);

        [fity,f1,f2,f3] = func_obj(y);
        for j=1:Num
             z(j) = min(z(j),fity(j));
        end
        %Update of neighboring solution   

        [X,fit] = updateNeigh(X,fit,B(i,:),y,z);
    end
    errss(gen)  = mean(fit(:,1)+fit(:,2)+fit(:,3))/3;



    if gen == Maxgen

        figure
        for i=1:N
            plot(X1(i),Y1(i),'r.');
            hold on
            circle([X1(i),Y1(i)],R(i),1000,'g');
            hold on 
        end
        for i=1:M
            plot(X2(i),Y2(i),'b.');
            hold on 
        end
        axis([0,W,0,H]);
        title(['部署结果:f1=',num2str(min(fit(:,1))),', f2=',num2str(min(fit(:,2))),', f3=',num2str(min(fit(:,3)))]);
        xlabel('x');
        ylabel('y');
    end

end
disp('运行时间:');
toc 

figure;
plot(errss,'LineWidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('MOEA/D迭代过程');

save R0a.mat z0 X0 X fit
AI 代码解读
目录
打赏
0
0
0
0
222
分享
相关文章
基于遗传优化算法的风力机位置布局matlab仿真
本项目基于遗传优化算法(GA)进行风力机位置布局的MATLAB仿真,旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制,通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤,在复杂约束条件下找到最优布局方案,提升风场整体能源产出效率。
基于包围盒的机械臂防碰撞算法matlab仿真
基于包围盒的机械臂防碰撞算法通过构建包围盒来近似表示机械臂及其环境中各实体的空间占用,检测包围盒是否相交以预判并规避潜在碰撞风险。该算法适用于复杂结构对象,通过细分目标对象并逐级检测,确保操作安全。系统采用MATLAB2022a开发,仿真结果显示其有效性。此技术广泛应用于机器人运动规划与控制领域,确保机器人在复杂环境中的安全作业。
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。
|
6月前
|
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
272 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
162 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
140 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等