【优化部署】基于改进的烟花算法求解无线传感器网络的部署优化问题（含障碍物覆盖率能量消耗率节点浪费率）附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

无线传感器网络（WSNs）作为一种重要的信息获取技术，在环境监测、工业控制、军事侦察等领域展现出巨大的应用潜力。WSNs的部署策略直接影响着网络的整体性能，包括覆盖范围、能量消耗、网络寿命以及部署成本等。在复杂的实际环境中，如存在障碍物，如何有效地部署传感器节点，使其在保证高覆盖率的同时，尽可能降低能量消耗和节点浪费，并规避障碍物，是WSNs研究领域的一个关键挑战。传统的优化算法往往难以在多目标优化、非线性约束以及高维搜索空间中取得理想效果。本文提出了一种基于改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm, IFWA）的WSNs部署优化方法，旨在解决包含障碍物、最大化覆盖率、最小化能量消耗率和最小化节点浪费率的多目标优化问题。通过引入精英保留策略、自适应爆炸半径和多样性维护机制，IFWA增强了算法的全局搜索能力和局部开发能力，有效避免了早熟收敛，提高了求解精度。实验结果表明，与标准烟花算法和其他经典优化算法相比，IFWA在处理复杂环境下的WSNs部署问题时，能够取得更优越的综合性能，为实际WSNs部署提供了有效的理论和技术支持。

引言

无线传感器网络由大量小型、廉价、具有感知、计算和通信能力的传感器节点组成，这些节点通过无线方式自组织形成网络。WSNs的应用场景日益广泛，涵盖了从智能家居到智慧城市的各个领域。然而，WSNs的性能在很大程度上取决于传感器节点的部署策略。一个合理的部署方案可以显著提升网络的监测效率和鲁棒性，延长网络生命周期，并降低总体运营成本。

理想的WSNs部署通常希望实现以下目标：

最大化覆盖率：
使传感器节点能够尽可能地覆盖目标区域，确保信息采集的全面性。
最小化能量消耗：
传感器节点的能量是有限的，合理的部署可以减少通信距离和数据传输量，从而降低能量消耗，延长网络寿命。
最小化节点浪费率：
避免部署过多的冗余节点，提高资源利用效率，降低部署成本。
考虑障碍物：
在实际部署环境中，建筑物、地形等障碍物会阻碍信号传输和感知，部署策略需要有效规避这些障碍物的影响。

WSNs部署优化是一个典型的多目标优化问题，目标之间往往存在冲突。例如，增加节点数量可以提高覆盖率，但同时也会增加能量消耗和节点浪费。此外，实际部署环境的复杂性，特别是障碍物的存在，使得问题更具挑战性。障碍物不仅影响节点的感知范围和通信范围，还可能导致节点部署在无效区域，造成资源浪费。

为了解决WSNs部署优化问题，研究人员提出了多种方法，包括启发式算法、元启发式算法和基于模型的优化方法。然而，传统的优化算法在处理高维、非线性、多约束问题时常常面临收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。随着人工智能和计算智能技术的发展，基于群体智能的元启发式算法在求解复杂优化问题方面展现出强大的能力，例如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）以及烟花算法（FWA）等。

烟花算法是一种模拟烟花爆炸过程的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部开发能力。然而，标准FWA在求解高维复杂问题时，也可能面临早熟收敛、局部最优逃逸能力不足等问题。因此，有必要对FWA进行改进，以更好地适应WSNs部署优化问题的特点。

本文提出了一种改进的烟花算法（IFWA），用于解决包含障碍物的WSNs部署优化问题。IFWA在标准FWA的基础上，引入了以下改进：

精英保留策略：
在每次迭代中保留当前最优解，确保优秀个体的传承，加速收敛过程。
自适应爆炸半径：
根据当前个体的适应度值动态调整爆炸半径，使得适应度较好的个体能够进行更精细的局部搜索，而适应度较差的个体则进行更大范围的全局搜索。
多样性维护机制：
通过引入一种新的选择策略，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

本文的组织结构如下：第二部分回顾了WSNs部署优化问题的相关研究现状；第三部分详细描述了包含障碍物的WSNs部署问题建模；第四部分阐述了标准烟花算法的基本原理；第五部分详细介绍了本文提出的改进烟花算法；第六部分给出了基于IFWA求解WSNs部署优化问题的具体步骤；第七部分展示了实验结果并进行了分析；第八部分总结全文并展望未来研究方向。

二、相关研究现状

WSNs部署优化是WSNs领域的研究热点之一。针对不同应用场景和优化目标，研究人员提出了多种部署策略。

早期研究主要关注无障碍环境下的WSNs部署问题，目标通常是最大化覆盖率和最小化节点数量。例如，一些研究采用几何规划方法，如Voronoi图和Delaunay三角剖分，来优化节点的空间位置。另一些研究则利用随机部署或确定性部署策略来提高覆盖效率。

随着对WSNs能量消耗问题的重视，研究人员开始将能量效率纳入部署优化目标。例如，一些研究通过优化节点位置来减少通信距离，从而降低能量消耗。另一些研究则考虑了能量均衡问题，通过调整节点的感知范围和通信功率来延长网络寿命。

在实际应用中，障碍物的存在对WSNs部署提出了新的挑战。障碍物会阻碍信号传播，导致覆盖空洞或通信中断。为了解决含障碍物环境下的部署问题，研究人员探索了多种方法。一些研究采用路径规划算法来确定节点的部署路径，避开障碍物。另一些研究则利用图论方法来建模障碍物的影响，并在此基础上进行部署优化。还有一些研究则结合了传感器节点的感知模型和通信模型，考虑障碍物对感知范围和通信范围的影响，进行更精细的部署规划。

基于群体智能的元启发式算法在解决WSNs部署优化问题方面取得了显著进展。遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等被广泛应用于WSNs部署优化。例如，遗传算法可以用来优化节点的坐标，以最大化覆盖率或最小化能量消耗。粒子群优化可以用来寻找最优的节点位置，以满足特定的覆盖要求。蚁群算法可以用来规划节点的部署路径，避开障碍物。

烟花算法作为一种新兴的元启发式算法，在解决复杂优化问题方面展现出潜力。一些研究尝试将标准烟花算法应用于WSNs部署优化问题。然而，标准FWA在处理多目标、高维、含约束问题时仍存在改进空间。例如，如何有效地处理障碍物约束，如何在多目标之间进行权衡，如何避免早熟收敛等，都是需要进一步研究的问题。

因此，本文旨在提出一种改进的烟花算法，能够有效地解决包含障碍物、多目标（最大化覆盖率、最小化能量消耗率、最小化节点浪费率）的WSNs部署优化问题，为实际应用提供更有效的解决方案。