【WSN】基于樽海鞘群算法实现无线传感器网络WSN节点的部署优化matlab源码

最新推荐文章于 2022-12-09 18:51:30 发布

matlab科研社

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分类专栏：预测模型文章标签： matlab 算法

原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0NzU3ODU5OA==&mid=2247498453&idx=8&sn=6ac9fbff6672ee72f5a24d2f863e55d6&chksm=e9af505cded8d94ad8605661fd83e5ff4fed76f648015d3b8198f235eb84d19275e52bcc639c#rd

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本文介绍了一种基于樽海鞘群算法改进的无线传感器网络节点定位方法，它提高了定位精度和收敛性，同时在成本和计算复杂度上超越传统算法。方法通过链式搜索和迭代优化寻找所有节点位置，适用于WSN定位系统。代码示例展示了算法实现过程和仿真结果，引用文献提供了技术背景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 算法介绍

一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法,包括初始化樽海鞘群个体节点,判断节点位置,将节点位置作为食物源对周围环境进行链式搜索,找到其余节点进行确认,并转为食物源变量进行迭代搜索,最终搜索出所有节点并输出等步骤.本发明的方法具有更好的定位精确度和收敛性,并且在定位成本和计算复杂度上都优于现有的传统算法,适用于无线传感器网络定位系统.

1.1 wsn模型

1.2 樽海鞘群算法

2 部分代码

%% 清除环境变量
clear
clc

%% 网络参数
L = 50;                         % 区域边长
V = 35;                         % 节点个数
Rs = 5;                           % 感知半径
Rc = 10;                        % 通信半径
Re = 0.1;                    % 感知误差
data = 1;                      % 离散粒度

%% SSA参数
N = 30;                 % 种群规模
dim = 2*V;             % 维数
ub = L;
lb = 0;
Max_iter = 300;
% 初始化节点位置
X = rand(N, dim).*(ub-lb)+lb;
% 计算适应度值
for i = 1:N
    fitness(i) = fun(X(i, :), L, Rs, Re, data);
end

end

%% 结果显示
x = gbest(1:2:end);
y = gbest(2:2:end);
disp('最优位置：' );
for i = 1:V
    disp([num2str(x(i)), '     ', num2str(y(i))]);
end
disp(['最优覆盖率：', num2str(fitnessgbest)]);
%% 绘图
figure;
plot(Curve, 'r', 'lineWidth', 2);          %  画出迭代图
title('SSA覆盖率进化曲线', 'fontsize', 12);
xlabel('迭代次数', 'fontsize', 12);
ylabel('网络覆盖率', 'fontsize', 12);
figure
for i = 1:V
    axis([0 ub 0 ub]);            % 限制坐标范围
    sita = 0:pi/100:2*pi;   % 角度[0, 2*pi]
    hold on;
    fill(x(i)+Rs*cos(sita), y(i)+Rs*sin(sita), 'k');
end
plot(x, y, 'r+');
title 'SSA优化覆盖';