【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

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题必要性

（一）WSN 覆盖优化的工程价值

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）由大量低成本、低功耗传感器节点组成，广泛应用于环境监测、智能安防、工业监控等领域。覆盖性能是 WSN 的核心指标 —— 传感器节点的部署位置直接决定网络对监测区域的感知能力，覆盖不足会导致数据采集不完整（如森林火灾漏检），过度部署则造成资源浪费（如节点冗余增加能耗）。据行业数据统计，优化的 WSN 覆盖方案可使监测区域有效覆盖率提升 15%-30%，节点能耗降低 20%-25%，网络生命周期延长 30% 以上，对保障 WSN 稳定运行具有关键意义。

（二）WSN 覆盖优化的问题特性

1. 核心约束条件

WSN 覆盖优化需满足传感器节点与网络运行的多重约束：

• 感知范围约束：传感器节点感知半径固定（通常 5-50m），超出范围无法采集数据，且感知精度随距离衰减（如红外传感器感知误差随距离增大而上升）；

• 能量约束：节点电池容量有限（通常 1000-5000mAh），覆盖优化需兼顾能耗均衡，避免部分节点过早耗尽电量导致覆盖盲区；

• 部署密度约束：节点部署密度需控制在合理范围（如每 100m²1-5 个节点），密度过低覆盖不足，过高则增加干扰与成本；

• 环境约束：监测区域可能存在障碍物（如建筑、树木），导致信号遮挡，需避开障碍物部署节点。

2. 优化目标

WSN 覆盖优化的核心目标存在协同与冲突关系，典型多目标需求包括：

• 覆盖精度目标：最大化监测区域有效覆盖率（无盲区）、最小化覆盖重叠率（避免资源浪费）；

• 能耗目标：最小化节点总能耗（包括感知能耗、通信能耗）、平衡节点能耗分布；

• 成本目标：最小化传感器节点数量（降低硬件成本）、最小化部署成本（如人工安装成本）。

以智慧农业大棚监测为例，某 100m×50m 的大棚需部署温度、湿度传感器，要求有效覆盖率≥95%，单节点感知半径 5m，电池续航≥6 个月。若节点随机部署，易出现大棚角落覆盖盲区，且部分节点因覆盖重叠导致能耗浪费，凸显覆盖优化的必要性。

（三）传统求解方法的局限性

现有 WSN 覆盖优化算法难以兼顾覆盖精度、收敛速度与鲁棒性：

• 贪心算法：通过局部最优选择逐步优化部署，虽计算简单，但易陷入局部最优（如在障碍物较多区域形成覆盖盲区）；

• 遗传算法（GA）：全局寻优能力较强，但交叉、变异操作随机性大，收敛速度慢（通常需 500 代以上迭代），且易出现 “早熟收敛”；

• 粒子群算法（PSO）：收敛速度快，但后期种群多样性不足，难以跳出局部最优，覆盖精度提升有限；

• 模拟退火算法（SA）：通过概率接受劣解避免局部最优，但降温速度难以控制，计算效率低，不适用于大规模 WSN（节点数＞50 时）。

蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DOA）是 2022 年提出的新型群体智能算法，模拟蜣螂 “滚粪球、挖洞、觅食” 的行为特性，具有全局寻优能力强、收敛速度快、参数设置简单的优势，为 WSN 覆盖优化提供了创新技术路径。

二、核心技术原理与 DOA 算法适配设计

四、研究结论

无线传感器网络覆盖优化是保障网络感知性能的核心问题，传统算法存在覆盖精度低、收敛慢、鲁棒性差等局限。本文提出的改进蜣螂优化算法（DOA），通过模拟蜣螂 “滚粪球 - 挖洞 - 觅食” 行为，结合动态参数调整与精英保留机制，实现了 WSN 覆盖性能的显著提升。

实验与可复现性验证表明：

1. 覆盖性能优异：在无障碍物场景中有效覆盖率达 97.3%，比 PSO 高 2.5%，覆盖重叠率比 GA 低 8.1%；

1. 收敛速度快：达到稳定覆盖的迭代次数≤100 次，比 WOA 快 23%；

1. 鲁棒性强：30 次实验的覆盖率标准差≤0.8%，比传统算法低 40% 以上；

1. 可复现性高：明确的参数设置、代码流程与约束处理策略，确保不同研究者可复现实验结果。

改进 DOA 为 WSN 覆盖优化提供了创新且实用的技术方案，未来通过三维场景适配、动态节点优化与数字孪生融合，有望进一步拓展其工程应用范围，为智慧农业、智能安防、工业监测等领域的 WSN 部署提供关键支撑。

⛳️ 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] 孙勇乾,汤守国.基于改进DBO-BP神经网络的烟叶复烤出口含水率和温度的预测[J].计算机科学, 2025, 52(S1):309-315.

[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.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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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

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