1.程序功能描述
基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率，仿真输出优化前后的网络覆盖率，覆盖率优化收敛迭代曲线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
```for t=1:Iter1
Fsvh = sqrt(Fsh^2+Fsv^2);
if Fsvh==0
Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+0;
Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+0;
else
Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+Fsh/Fsvhstep2exp(-1/Fsvh);
Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+Fsv/Fsvhstep2exp(-1/Fsvh);
end
%约束
if Pxy(i,1)<Xmin
Pxy(i,1)=Xmin;
end
if Pxy(i,1)>Xmax
Pxy(i,1)=Xmax;
end
if Pxy(i,2)Ymax
Pxy(i,2)=Ymax;
end
end
% 重新计算覆盖率
[Kidxs,summ,k1]=func_cover(Xk1,Yk1,Pxy,Radius);
Fgl(t) = summ/K;
end
figure;
plot(Fgl)
xlabel('迭代次数');
ylabel('覆盖率收敛曲线');
figure,
scales=[XminYmin;XminYmax;XmaxYmax;XmaxYmin];
fill(scales(:,1),scales(:,2),[0.8,0.8,0.8]);
hold on
plot(Pxy(:,1),Pxy(:,2),'r.','linewidth',5);
for i=1:Nodes
x1=Pxy(i,1)+Radiuscos(w);
y1=Pxy(i,2)+Radiussin(w);
hold on
fill(x1,y1,'g')
end
axis([0 1000 0 900]);
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
hold on
plot([XminXmax],[YminYmin],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XminXmin],[YminYmax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XmaxXmax],[YminYmax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XminXmax],[YmaxYmax],'k','linewidth',2);
title(['优化后分布,覆盖率为：',num2str(Fgl(end))]);
30
```
4.本算法原理
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）由大量散布在特定区域的传感器节点组成，这些节点负责环境信息的采集和数据的无线传输。网络的覆盖率是衡量WSNs性能的关键指标之一，它反映了网络对监测区域的感知能力。为了提高覆盖率，研究者们提出了多种方法，其中基于虚拟力优化（Virtual Force-based Optimization）的方法因其直观性和有效性而备受关注。
4.1 虚拟力优化算法
虚拟力优化算法是一种基于物理模型的优化算法。它通过模拟物理力学的作用，从而对待优化问题的解进行优化。其基本思想是将待优化问题的解表示为一组点的位置，然后引入一些虚拟力（如斥力、引力等），从而对点的位置进行优化。
虚拟力优化算法包括以下几个步骤：
初始化点的位置：随机生成一组初始点的位置。
计算虚拟力：根据问题的特点，计算每个点的斥力和引力。
更新点的位置：根据虚拟力的作用，更新每个点的位置。
终止条件：达到预定的终止条件后，输出最优解。
计算虚拟力：根据问题的特点，计算每个点的斥力和引力。具体来说，可以采用以下几个虚拟力：
（1）斥力：用于避免传感器之间的重叠。斥力大小与传感器之间的距离成反比，距离越近，斥力越大。
（2）引力：用于吸引传感器到目标区域。引力大小与传感器与目标区域的距离成反比，距离越近，引力越大。
（3）墙壁斥力：用于避免传感器与墙壁的碰撞。墙壁斥力大小与传感器与墙壁的距离成反比，距离越近，斥力越大。
更新点的位置：根据虚拟力的作用，更新每个点的位置。具体来说，根据每个点所受到的虚拟力的大小和方向，计算每个点的加速度，然后根据加速度更新每个点的速度和位置。
重复步骤4和5，直到达到预定的终止条件。
4.2 覆盖覆盖率计算
覆盖的计算，采用的是平面扫描法，对于两种传感器，一个圆形，一个正方形，那么对于每次优化得到的坐标，我们对整个平面区域进行扫描，计算每一个点是否处于某个或者多个传感器，如果满足这个条件，那么这个点计入到覆盖区域里面，然后扫描完所有点之后，统计一共多少个点呗扫描进去了，即覆盖率。
