【WSN覆盖优化】基于海洋捕食者优化算法MPA求解无线传感器节点3D覆盖优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、WSN 3D 覆盖优化问题建模与核心特征

无线传感器网络（WSN）3D 覆盖优化是将传感器节点部署于三维空间（如山区、海洋、室内建筑），通过调整节点位置与感知参数，在满足 “感知范围有限”“能量约束” 的前提下，最大化目标区域的覆盖面积（或体积），同时最小化节点冗余与能量消耗，是 WSN 部署的核心优化环节，广泛应用于环境监测、灾害预警、智能安防等场景。

1. 问题核心要素与约束条件

二、海洋捕食者优化算法（MPA）的原理与 WSN 3D 覆盖适配性分析

海洋捕食者优化算法（Marine Predators Algorithm, MPA）是受海洋中捕食者（如鲨鱼、金枪鱼）与猎物（如鱼群）互动行为启发的群智能算法，通过 “捕食者 - 猎物” 的位置更新与 “环境因素（如洋流、障碍物）” 的干扰，实现高效全局搜索，其多阶段搜索、动态步长、抗局部最优的特点，可针对性解决 WSN 3D 覆盖优化的难点。

1. MPA 的核心机制与数学模型

⛳️ 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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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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