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🔥 内容介绍
针对无线传感器网络节点在监测区域内覆盖障碍物时的优化问题，本文基于灰狼优化算法提出改进型灰狼优化算法（IGWO），以解决收敛速度慢、搜索精度低及易陷入局部最优等缺陷。首先设计非线性收敛因子以平衡全局搜索与局部搜索的关系，引入精英策略防止优秀个体在迭代过程中被破坏，并改进原始加权策略使领头狼能更合理地引导其他灰狼进行捕猎。通过设计灰狼边界位置策略并引入动态变异策略，增强了种群多样性并提升算法跳出局部最优的能力。随后采用基准函数对遗传算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法及 IGWO 算法的收敛性能进行测试，结果表明 IGWO 算法的收敛性能优于其他三种算法。最后将 IGWO 算法应用于障碍物（矩形障碍物、梯形障碍物及三角形障碍物）的无线传感器网络部署场景。仿真结果表明，与 GWO 算法相比， IGWO 算法能有效提升无线传感器网络节点的覆盖范围，用更少节点实现更高覆盖率，从而降低网络部署成本。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%%求冗余节点个数
function get_redun_num()
global N;
global M;
global L;
global W;
global r;
global x;
global y;
global Grid_cover_bool;
global sensor_mat;
global adjacencyMatrix;
global Grid_cover_unit;
global Grid_cen_x_and_y;
global cover_p;
x1 = x;
y1 = y;
%分别得到副本
Grid_cover_bool1 = Grid_cover_bool;
sensor_mat1 = sensor_mat;
Grid_cen_x_and_y1 = Grid_cen_x_and_y;
Grid_cover_unit1 = Grid_cover_unit;
adjacencyMatrix1 = adjacencyMatrix;
best_sum = 0;
for i=1:1
sum1 = 0;
for j=1:M
Grid_cover_bool1(j,i) = 0;%把该传感器节点去掉 所以bool的感知就为0
Grid_cover_unit1 = get_Grid_cover_unit(Grid_cover_unit1);
end
p_sum = 0;%累加所有网格的覆盖概率
for i1=1:M
p_sum = p_sum + Grid_cover_unit(1,i1);
end;
cover_p1 = p_sum*10*10/2500;%覆盖率
disp('覆盖率为：');
disp(cover_p1);
if cover_p1>cover_p
sum1 = sum1+1;
else
break;
end
for z=1:1:N%更新邻接矩阵
if z~=i
adjacencyMatrix1(i,z)=0;%无向图
adjacencyMatrix1(z,i)=0;
end
end
end
🔗 参考文献
