本文介绍了基于蚁狮算法的无线传感器网络（WSN）节点部署方法，旨在提高网络覆盖范围和能耗效率。通过MATLAB实现，详细展示了算法的迭代优化过程，包括节点适应度计算、信息素更新、位置更新和信息素挥发。适应度函数设计需根据实际问题调整，提供了一种优化WSN节点部署的实用方法。
基于蚁狮算法的无线传感器网络节点部署及其在MATLAB中的实现
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分布在特定区域的无线传感器节点组成的网络系统。节点部署是WSN设计中的重要环节，它直接影响到网络的性能和覆盖范围。本文将介绍基于蚁狮算法的节点部署方法，并提供MATLAB中的源代码实现。
蚁狮算法（Antlion Optimization，简称ALO）是一种模拟自然界中蚁狮生存与觅食行为的优化算法。蚁狮算法结合了蚁群算法和粒子群优化算法的优点，用于解决多维连续优化问题。在WSN节点部署中，蚁狮算法可以帮助优化节点的布置位置，以提高网络的覆盖范围和能耗效率。
下面是基于蚁狮算法的WSN节点部署的MATLAB源代码实现：
% 参数设置
num_ants = 50; % 蚂蚁数量
num_iterations = 100; % 迭代次数
max_x 
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