【创新未发表】基于减法平均优化算法SABO实现复杂山地危险模型无人机路径规划问题求解Matlab实现

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🔥 内容介绍

在物联网（IoT）、智慧城市、环境监测等领域的快速发展中，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为数据采集与传输的核心载体，其性能直接决定了应用系统的可靠性与有效性。而覆盖优化是 WSN 设计的核心问题之一 —— 它关注如何通过合理部署传感器节点，在满足监测需求的前提下，最大化监测区域的覆盖范围、降低节点冗余度、延长网络生命周期。

相较于传统的 2D 平面覆盖（如地面环境监测），3D 覆盖优化（如空中无人机监测、地下管网监测、高层建筑火灾预警）更贴合复杂实际场景，但也面临更严峻的挑战：3D 空间维度的增加导致覆盖区域计算复杂度呈指数级上升；传感器节点的感知范围在 3D 空间中呈球体或椭球体，受遮挡、信号衰减等因素影响，实际感知模型更复杂；同时，3D 场景下节点部署成本更高，对覆盖效率的要求也更为严苛。

传统的 WSN 覆盖优化方法（如网格法、voronoi 图法）在 3D 场景中存在计算效率低、易陷入局部最优的问题；常用的元启发式算法（如粒子群优化、遗传算法）虽能处理复杂优化问题，但在 3D 空间的全局搜索与局部开发平衡上仍有不足 —— 例如，粒子群优化在高维度空间中易出现 “早熟收敛”，遗传算法的交叉变异操作对 3D 节点位置编码的适配性较差。

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）作为 2019 年提出的新型元启发式算法，灵感源自海鸥在迁徙过程中的群体飞行与捕食行为。该算法通过模拟海鸥的 “迁徙飞行”（全局搜索）、“攻击猎物”（局部开发）与 “群体协同”（信息共享）机制，具备高维度空间寻优能力强、收敛速度快、对复杂约束适配性好的显著优势。本文将 SOA 算法引入 WSN 3D 覆盖优化问题，针对 3D 空间的节点部署特性设计专属的编码方式、适应度函数与迭代策略，通过多组对比实验验证 SOA 在不同 3D 场景下的优化性能，为 WSN 的 3D 部署提供高效、可行的解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 包旭,巨永锋.面向节点失效的无线传感器网络覆盖空洞修复算法[J].计算机测量与控制, 2011, 19(6):4.DOI:CNKI:SUN:JZCK.0.2011-06-083.

[2] 胡珂.基于人工蜂群算法在无线传感网络覆盖优化策略中的应用研究[D].电子科技大学[2024-09-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.473103.

[3] 史朝亚.基于PSO算法无线传感器网络覆盖优化的研究[D].南京理工大学[2024-09-12].DOI:10.7666/d.Y2275863.

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