【创新、复现】基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一种多功能、自组织的网络技术，在环境监测、智能家居、军事侦察等领域展现出巨大的应用潜力。然而，如何有效地部署传感器节点以实现最大化的网络覆盖率，同时兼顾网络能耗与成本，一直是WSNs研究领域的核心挑战之一。传统的部署策略往往难以适应复杂多变的环境，且易陷入局部最优。近年来，受自然界生物行为启发的仿生优化算法为解决此类难题提供了新的思路。本文深入探讨了基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）的无线传感器网络覆盖优化问题。首先，详细阐述了蜣螂优化算法的生物学原理及其数学模型；其次，将DBO算法应用于WSNs的覆盖优化场景，构建了以覆盖率最大化为目标的优化模型；随后，通过仿真实验验证了所提算法在提高网络覆盖率、降低部署复杂度方面的有效性与优越性，并与其他典型优化算法进行了对比分析；最后，总结了研究成果，并对未来研究方向进行了展望。

关键词： 无线传感器网络；覆盖优化；蜣螂优化算法；仿生优化；节点部署

1. 引言

无线传感器网络由大量具有感知、计算和通信能力的微型传感器节点组成，这些节点通过无线方式进行通信，协同完成特定任务。WSNs的有效性在很大程度上取决于其覆盖性能，即网络对监测区域的覆盖程度。理想的覆盖目标是利用尽可能少的传感器节点，以最低的能耗，实现对目标区域的全面且冗余度适中的覆盖。不合理的节点部署可能导致覆盖盲区、能源浪费以及网络寿命缩短等问题。

传统的节点部署方法主要分为随机部署和确定性部署。随机部署虽然简单易行，但难以保证覆盖质量和均匀性；确定性部署则需要预先获取精确的环境信息，且在动态环境中缺乏灵活性。为了克服这些局限性，研究人员将目光投向了优化算法，特别是受自然界启发的仿生智能算法。这些算法通过模拟自然界的生物行为，如蚁群觅食、粒子群运动、蜂群采蜜等，来解决复杂的优化问题。

蜣螂优化算法（DBO）是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于蜣螂独特的觅食、筑巢和繁殖行为。DBO算法因其独特的搜索机制和较强的全局搜索能力，在函数优化、特征选择等领域已展现出良好的性能。然而，将DBO算法应用于无线传感器网络覆盖优化问题的研究尚处于起步阶段，其潜力有待进一步挖掘。本文旨在填补这一空白，探索DBO算法在WSNs覆盖优化中的有效应用，以期为提升WSNs的覆盖性能提供一种新颖高效的解决方案。

2. 蜣螂优化算法（DBO）原理

蜣螂，俗称“屎壳郎”，以其独特的滚粪球行为而闻名。蜣螂优化算法正是受这一行为的启发而设计。DBO算法主要模拟了蜣螂的觅食（滚球）、产卵、幼崽孵化和偷窃行为。

2.1 滚球行为（Searching for Food）

在蜣螂的世界里，粪球是它们赖以生存的食物和繁殖的基础。成年蜣螂通过感知环境中的光线强度来导航，推动粪球沿着直线滚动。在DBO算法中，每个蜣螂个体代表一个潜在的解决方案，粪球的位置则代表了当前解决方案的质量。蜣螂个体通过不断更新粪球位置来寻找更优的解决方案。

3. 无线传感器网络覆盖优化问题建模

本文将无线传感器网络覆盖优化问题建模为一个最大化覆盖率的优化问题。

4. 基于DBO算法的WSNs覆盖优化

将蜣螂优化算法应用于WSNs覆盖优化问题，主要包括以下步骤：

5. 结论与展望

本文提出了一种基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化方法。通过将蜣螂的滚球、产卵、幼崽孵化和偷窃等行为抽象为数学模型，并应用于传感器节点的位置优化，成功实现了对WSNs覆盖率的显著提升。实验结果表明，DBO算法在覆盖率、收敛速度和部署均匀性方面均表现出优于传统PSO和GA算法的性能，为解决WSNs覆盖优化问题提供了一种新颖且高效的解决方案。

然而，本研究仍有进一步的拓展空间：

1. 多目标优化：

    除了覆盖率，WSNs的能耗、网络寿命和成本也是重要的优化目标。未来的研究可以探索基于DBO的多目标优化算法，以在不同目标之间取得平衡。

2. 动态环境适应性：

    考虑传感器节点失效、电池耗尽或监测区域发生变化等动态场景，研究如何使DBO算法能够自适应地调整节点部署。

3. 异构传感器网络：

    针对具有不同感知能力和能耗特性的异构传感器网络，研究基于DBO的差异化部署策略。

4. 实际场景应用：

    将算法应用于真实的物理传感器网络部署，验证其在复杂环境下的鲁棒性和有效性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 曹同宇 乔栋 郭子瑜 朱守健.基于改进蜣螂优化算法优化BP神经网络[J].无线互联科技, 2024(22).

[2] 王海群,郭庆通,葛超.基于改进蜣螂优化算法的搬运机器人路径规划[J].现代制造工程, 2024(11):87-95.

[3] 禤逸曈,李立君,陈海飞.基于改进蜣螂算法的机械臂路径规划[J].机械传动, 2025, 49(2):70-78.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇