基于蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化

基于蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）在许多领域中发挥着重要作用，如环境监测、物流跟踪和智能交通等。在这些应用中，传感器节点的布置对于网络的覆盖范围和性能至关重要。为了优化无线传感器网络的覆盖范围，研究人员提出了各种算法。本文将介绍一种基于蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化方法，并提供相应的MATLAB源代码。

蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）是一种新兴的全局优化算法，灵感来自于蚁狮捕食行为。该算法模拟了蚁狮捕食过程中蚂蚁和蚁狮之间的相互作用。蚁狮在沙地上挖掘陷阱，吸引蚂蚁进入并捕食它们。在蚁狮算法中，蚁狮代表解空间中的候选解，而蚂蚁则代表搜索过程中的探索者。

下面是使用MATLAB实现基于蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化的源代码：

% 参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
maxIterations = 100;