【WSN】异构无线传感器网络的开发分布式节能集群算法（DDEEC）附matlab代码

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🔥 内容介绍

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和收集环境中的信息。WSN的应用范围广泛，包括环境监测、农业、医疗、交通等领域。然而，WSN面临着能源有限、节点功耗不平衡等问题，这些问题严重影响了网络的性能和寿命。

为了解决WSN中的能源问题，研究人员提出了各种能源节约的算法和协议。其中，分布式节能集群算法（Distributed Energy-Efficient Clustering，简称DDEEC）是一种常用的算法。DDEEC算法通过将网络节点划分为多个集群，每个集群由一个簿记节点（Cluster Head）负责管理和协调。簿记节点负责收集并汇总集群内其他节点的数据，并将数据传输到基站。

DDEEC算法的核心思想是通过选择合适的簿记节点来减少网络中节点的能量消耗。在算法的初始阶段，每个节点都有机会成为簿记节点。节点根据其剩余能量和与基站的距离来计算能量消耗指标，选择能量消耗最小的节点作为簿记节点。选定簿记节点后，其他节点将加入到与其距离最近的簿记节点所在的集群中。

为了进一步减少能量消耗，DDEEC算法引入了轮流工作的概念。每个集群中的节点将根据轮流工作的规则，在不同时间段内交替充当簿记节点和普通节点。这样可以平衡网络中节点的能量消耗，延长整个网络的寿命。

DDEEC算法在实际应用中取得了良好的效果。通过合理地选择簿记节点，能够减少节点之间的通信开销，提高网络的能量利用率。同时，通过轮流工作的机制，能够避免节点能量消耗不均衡的问题，延长整个网络的寿命。

然而，DDEEC算法也存在一些挑战和限制。首先，算法需要节点之间进行频繁的通信，增加了网络的能量消耗。其次，算法在网络规模较大时，簿记节点的选择可能会变得复杂和困难。此外，算法对网络拓扑结构的依赖较强，不适用于某些特殊环境下的应用。

为了进一步提高WSN的能源利用效率，研究人员需要继续改进和优化DDEEC算法，解决其存在的问题和限制。同时，还需要开展更多的实验和仿真研究，验证算法的性能和可行性。

总之，DDEEC算法是一种有效的分布式节能集群算法，可以在异构无线传感器网络中减少节点的能量消耗，延长网络的寿命。然而，该算法仍然存在一些挑战和限制，需要进一步的研究和改进。通过持续的努力，相信可以开发出更加高效和可靠的节能算法，推动WSN技术的发展和应用。

📣 部分代码

​​clear allxm=100;ym=100;sink.x=0.5*xm;  %location of sink on x-axissink.y=0.5*ym;  %location of sink on y-axisn=100  %nodesP=0.1;  %probability of cluster headsEo=0.5;%initial energy%Echeck=Eo;%ETX=50*0.000000001;  %tx energyERX=50*0.000000001;  %rx energyEfs=10*0.000000000001;  %free space lossEmp=0.0013*0.000000000001;   %multipath loss%Data Aggregation EnergyEDA=5*0.000000001;  %compression energya=1;   %fraction of energy enhancment of advance nodesrmax=5000  %maximum number of roundsdo=sqrt(Efs/Emp);  %distance do is measuredEt=0;  %variable just use below m=0;mony=0;c=0.02;b=0.7;talhar=0;for i=1:1:n    S(i).xd=rand(1,1)*xm;  %generates a random no. use to randomly distibutes nodes on x axis    XR(i)=S(i).xd;    S(i).yd=rand(1,1)*ym;  %generates a random no. use to randomly distibutes nodes on y axis    YR(i)=S(i).yd;    S(i).G=0; %node is elegible to become cluster head    talhar=rand*a    S(i).E=Eo*(1+talhar);    S(i).A=talhar;    E(i)= S(i).E;    if (E(i)>Echeck)        mony=mony+1;    end    Et=Et+E(i);  %estimating total energy of the network    %initially there are no cluster heads only nodes    S(i).type='N';end​​m=mony/100;​​d1=0.765*xm/2;  %distance between cluster head and base stationK=sqrt(0.5*n*do/pi)*xm/d1^2; %optimal no. of cluster headsd2=xm/sqrt(2*pi*K);  %distance between cluster members and cluster headEr=4000*(2*n*ETX+n*EDA+K*Emp*d1^4+n*Efs*d2^2);  %energy desipated in a roundS(n+1).xd=sink.x; %sink is a n+1 node, x-axis postion of a nodeS(n+1).yd=sink.y; %sink is a n+1 node, y-axis postion of a nodecountCHs=0;  %variable, counts the cluster headcluster=1;  %cluster is initialized as 1flag_first_dead=0; %flag tells the first node deadflag_teenth_dead=0;  %flag tells the 10th node deadflag_all_dead=0;  %flag tells all nodes dead​

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合