【WSN优化】基于粒子群算法求解无线传感器能量最优布局优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为物联网的关键支撑技术，近年来在环境监测、智能家居、工业自动化、医疗健康等领域得到了广泛的应用。通过大量低成本、低功耗、分布式的传感器节点，WSN 能够协同感知、采集、处理和传输环境信息，从而实现对物理世界的智能化感知和控制。

在实际应用中，WSN 却面临着一个严峻的挑战 —— 能量问题。无线传感器节点通常采用电池供电，然而由于节点体积小、成本低，其携带的电池能量十分有限。在许多应用场景中，节点被部署在无人值守的偏远地区或恶劣环境中，难以对电池进行更换或充电 。一旦节点能量耗尽，就会导致网络覆盖范围缩小、数据传输中断、监测任务无法完成等问题，严重制约了无线传感器网络的实际应用效果。因此，如何高效利用有限的能量，延长网络的生存时间，成为了 WSN 设计和应用中亟待解决的核心问题。而解决这一问题的关键，就在于实现无线传感器的能量最优布局。

粒子群算法：神奇的优化利器

为了解决无线传感器网络的能量困境，科学家们从大自然中汲取灵感，提出了各种各样的优化算法，其中粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）便是一种非常有效的解决方法。

（一）灵感来源

粒子群算法源于对鸟群觅食、鱼群游动等群体行为的模拟。想象一下，一群鸟儿在一片未知的区域寻找食物，每只鸟并不知道食物具体在哪里，但它们可以通过自己的经验（比如自己之前找到过食物的位置）以及同伴的信息（比如看到有同伴找到了食物）来调整自己的飞行方向和速度 。在这个过程中，鸟儿们通过不断地相互协作和信息共享，逐渐靠近食物的位置。粒子群算法正是基于这样的群体智能思想，将优化问题的解看作是空间中的粒子，通过粒子之间的协作与信息交流来寻找最优解。

（二）核心概念

1. 粒子：粒子是粒子群算法的基本单元，每个粒子都代表优化问题的一个潜在解。在无线传感器能量最优布局问题中，粒子可以表示传感器节点的一种布局方案，包含每个节点的位置信息。

1. 速度：粒子的速度决定了它在解空间中移动的方向和步长。速度是一个向量，在每次迭代中，粒子会根据速度的更新来改变自己的位置。比如在传感器布局中，速度可以理解为调整传感器节点位置的一种策略。

1. 位置：粒子的位置表示它在解空间中的坐标，对应优化问题的一个具体解。对于传感器布局，位置就是各个传感器节点在监测区域中的实际位置。

1. 适应值：根据目标函数计算得出，用于评价粒子（解）的优劣程度。在无线传感器能量最优布局中，适应值可以是网络的能量消耗、覆盖范围、连通性等指标的综合评估，适应值越好，表示对应的传感器布局方案越优。

1. 个体最优：每个粒子自身历史上找到的最优解，即该粒子曾经达到过的最好适应值对应的位置。粒子在搜索过程中会记住自己的最佳经历，并以此为参考来调整飞行方向。

1. 全局最优：整个粒子群中所有粒子找到的最优解，是当前搜索过程中找到的最好的布局方案。粒子们不仅会参考自己的经验，还会向全局最优解靠拢，以期望找到更好的解。

（三）算法流程

1. 初始化粒子群：随机生成一群粒子，为每个粒子随机分配初始位置和速度。在无线传感器布局问题中，就是随机生成一系列传感器节点的初始布局方案以及调整这些布局的初始策略。例如，假设有 10 个传感器节点要部署在一个 100m×100m 的正方形监测区域内，我们可以随机生成 10 个节点在该区域内的坐标作为初始位置，同时随机生成每个节点位置调整的初始速度（比如在 x、y 方向上的速度分量）。

1. 计算适应值：根据设定的目标函数，计算每个粒子的适应值。以无线传感器网络为例，如果目标是最小化能量消耗同时保证一定的覆盖范围，那么适应值函数就需要综合考虑节点的能量消耗模型以及覆盖范围的计算方法。比如可以定义适应值为能量消耗的倒数乘以覆盖范围的比例系数，能量消耗越低、覆盖范围越大，适应值就越高。

1. 更新个体和全局最优：对于每个粒子，将其当前的适应值与自身历史上的最优适应值进行比较，如果当前适应值更优，则更新个体最优解及其适应值。然后，将所有粒子的个体最优解进行比较，找出其中适应值最优的解作为全局最优解。例如，某个粒子在当前迭代中计算得到的适应值比它之前所有迭代中的适应值都好，那么就更新这个粒子的个体最优解；接着，在所有粒子的个体最优解中，找出适应值最大的那个解，作为整个粒子群的全局最优解。

1. 更新速度和位置：根据以下公式更新粒子的速度和位置：

⛳️ 运行结果 

📣 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%% Compute Fitness Function 

Wmin = 0.5;

Wmax = 0.5;

phi = 0.6;

gamma = 0.2;

beta = 0.2;

FitVal = ones(1,size(EngPart.Valid,2));

% FitVal(:) = 100;

FitVal = (Wmin.*EngPart.Ecomp) - (Wmax.*( (phi.*EngPart.lbf) + (beta.*STPart.spt) + (gamma.*STPart.tpr)));

    IV = find(EngPart.Valid(EngPart.Valid<1));

    FitVal(IV) = 100;

    FitVal = round(double(FitVal),6);

%     if(EngPart.Valid == false)

%         FitVal = 100;

%     else

%         FitVal = (Wmin.*EngPart.Ecomp) - (Wmax.*( (phi.*EngPart.lbf) + (beta.*STPart.spt) + (gamma.*STPart.tpr)));

%     end

end

🔗 参考文献

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