基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 本程序基于遗传算法(GA)优化三维空间无线传感网络(WSN)的节点部署,通过MATLAB2022A实现仿真。算法旨在以最少的节点实现最大覆盖度,综合考虑空间覆盖、连通性、能耗管理及成本控制等关键问题。核心思想包括染色体编码节点位置、适应度函数评估性能,并采用网格填充法近似计算覆盖率。该方法可显著提升WSN在三维空间中的部署效率与经济性,为实际应用提供有力支持。

1.程序功能描述
基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真。分别对三维空间的节点覆盖率,节点覆盖使用数量进行优化,以较少的节点,完成较大的覆盖率优化。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

``% 获取最佳解并绘制优化后的节点部署
[V,I] = min(Jit1);
Xbest = Xga(I,1:Nnode);
Ybest = Xga(I,1+Nnode:Nnode+Nnode);
Zbest = Xga(I,1+Nnode+Nnode:Nnode+Nnode+Nnode);
Nbest = round(Xga(I,end));

subplot(122);
for i=1:Nbest
func_cover([Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i)],rd); % 调用函数绘制覆盖区域
hold on
plot3(Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i),'b.'); % 绘制节点位置
hold on
i=i+1; % 循环计数增加,但此处实际无必要,因为已在for循环定义了范围
end
axis([-rd,width+rd,-rd,high+rd,-rd,zH+rd]); % 设置坐标轴范围

[Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Zbest,Nbest);
title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100*Coverage1),'%']);

figure;
subplot(121);
bar([Nnode,Nbest]);
xlabel('1:优化前, 2:优化后');
ylabel('节点数量');

subplot(122);
bar([100Coverage1b,100Coverage1]);
xlabel('1:优化前, 2:优化后');
ylabel('覆盖率%');

% 绘制适应度变化曲线
figure
plot(Favg,'b','linewidth',1); % 平均适应度曲线
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on

```

4.本算法原理
在三维空间部署WSN时,面临的主要挑战包括:

空间覆盖度:如何在三维空间内实现有效覆盖,确保所有监测区域都能被传感器节点监测到。
连通性:保持网络连通,即使在网络节点发生故障的情况下也要确保数据传输的有效性和可靠性。
能耗管理:合理分配传感器节点的能源,延长整个网络的生命周期。
部署成本:考虑经济因素,优化节点数量和位置以降低成本。
在本课题中,基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法的目标是:

最大化空间覆盖度:确保每个监测区域都有足够的传感器覆盖。
最小化节点数量:在保证覆盖度和连通性的前提下,尽量减少节点数量以降低成本。
空间覆盖度模型
假设监测区域为一个三维空间,其体积为 V,节点总数为N,每个节点的感知半径为r。定义节点i在三维空间的位置为(xi​,yi​,zi​)。
cd54dc6d3e73fa4d37db684d37d36029_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

在实际开发过程中,采用网格填充法,近似的计算节点覆盖率。

基于GA的优化方法
染色体编码:每个染色体代表一个节点部署方案,其中染色体的长度为3N,前 N 位表示x 坐标,接下来N 位表示y 坐标,最后N 位表示 z 坐标。

适应度函数综合考虑了空间覆盖度、连通性和能耗三个因素:

d624ba5e4aa619c37943ebbb82593496_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法能够有效地解决三维空间部署面临的挑战,如空间覆盖度、连通性、能耗管理和成本控制等问题。通过建立精确的数学模型和采用有效的遗传算法,可以显著改善WSN在三维空间中的性能。未来的研究将继续探索更高效的优化算法和更复杂的部署场景,以应对不断发展的WSN技术和应用场景。
相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
145 0
基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
|
16天前
|
传感器 算法 数据挖掘
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法matlab仿真,对比单传感器和SCC融合
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法,通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差(RMSE)及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现,结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性,有效降低估计误差。
131 15
|
13天前
|
存储 算法 安全
即时通讯安全篇(三):一文读懂常用加解密算法与网络通讯安全
作为开发者,也会经常遇到用户对数据安全的需求,当我们碰到了这些需求后如何解决,如何何种方式保证数据安全,哪种方式最有效,这些问题经常困惑着我们。52im社区本次着重整理了常见的通讯安全问题和加解密算法知识与即时通讯/IM开发同行们一起分享和学习。
107 9
|
17天前
|
负载均衡 算法 调度
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
106 11
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的XGBoost序列预测算法matlab仿真
基于WOA优化XGBoost的序列预测算法,利用鲸鱼优化算法自动寻优超参数,提升预测精度。结合MATLAB实现,适用于金融、气象等领域,具有较强非线性拟合能力,实验结果表明该方法显著优于传统模型。(238字)
|
21天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究(Matlab代码实现)
|
17天前
|
算法 数据挖掘 区块链
基于遗传算法的多式联运车辆路径网络优优化研究(Matlab代码实现)
基于遗传算法的多式联运车辆路径网络优优化研究(Matlab代码实现)
|
19天前
|
传感器 算法
采用SRF算法的分流有源滤波器【并联有源滤波器的仿真电路可降低谐波和无功功率】(Simulink仿真实现)
采用SRF算法的分流有源滤波器【并联有源滤波器的仿真电路可降低谐波和无功功率】(Simulink仿真实现)
|
12天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
12天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
105 14