基于NSGA-II多目标遗传优化的无线传感器网络（WSN）最优覆盖率的MATLAB仿真

基于NSGA-II多目标遗传优化的无线传感器网络（WSN）最优覆盖率的MATLAB仿真

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。WSN被广泛应用于环境监测、物体跟踪、安全监控等领域。其中，最优覆盖率是WSN设计中的一个重要指标，它衡量了网络中的传感器节点能够有效覆盖监测区域的程度。

为了实现WSN的最优覆盖率设计，本文将采用NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）多目标遗传优化算法，并使用MATLAB进行仿真实验。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在WSN的最优覆盖率问题中，通常会考虑两个目标：最大化覆盖率和最小化节点数。因此，我们的目标函数可以定义为：

目标1：最大化覆盖率
目标2：最小化节点数

接下来，我们使用MATLAB编写NSGA-II算法的实现代码。以下是一个简化的示例代码：

% 定义问题参数
N = 100