【WSN覆盖优化】基于豪猪优化算法CPO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

1.1 WSN 3D 覆盖优化的工业背景与核心特征

无线传感器网络（WSN）3D 覆盖优化 是 WSN 部署的核心问题，广泛应用于室内监测、地形勘探、水下通信等场景，其核心描述为：

• 给定 3D 监测区域 

  Ω⊂R3

  （如 

  X×Y×Z

   的长方体空间）；

• N

   个传感器节点需部署在 

  Ω

   内，每个节点有固定感知半径 

  Rs

   和通信半径 

  Rc

  ；

• 目标：优化节点的 3D 坐标 

  (xi,yi,zi)

  ，最大化监测区域的覆盖率，同时最小化节点能耗冗余与部署成本。

WSN 3D 覆盖的核心挑战在于：

1. 空间维度扩展：相比 2D 覆盖，3D 空间的盲区更难预测（如垂直方向的覆盖重叠 / 空缺），解空间维度提升（每个节点新增 z 轴坐标优化）；

1. 感知模型复杂：3D 环境中传感器感知概率受距离衰减、遮挡影响更显著，需精准建模；

1. 多目标耦合：覆盖率最大化与能耗均衡、节点数最小化存在冲突，需平衡优化；

1. NP 难特性：节点 3D 位置优化属于连续空间多峰值优化问题，传统算法易陷入局部最优。

1.2 传统优化算法的局限与 CPO 的创新优势

现有求解 WSN 覆盖优化的算法（如 PSO、GA、ABC）存在明显短板：

• 3D 空间探索低效：2D 优化算法直接扩展至 3D 时，易出现维度灾难，覆盖盲区难以消除；

• 局部最优陷阱：PSO 的粒子趋同性强，GA 交叉变异易破坏优质解结构，难以跳出 3D 空间的局部高覆盖区域；

• 能耗与覆盖平衡不足：缺乏对节点感知范围重叠的针对性优化，导致能耗冗余。

豪猪优化算法（Cactus Porcupine Optimization, CPO） 基于豪猪的生态行为（棘刺防御、定向觅食、群体繁殖），核心优势在于：

1. 三维空间适配性：豪猪的 3D 活动特性（地面觅食 + 垂直防御）天然契合 WSN 3D 部署的空间需求；

1. 双阶段搜索机制：防御行为（局部开发，优化节点局部位置）+ 觅食行为（全局探索，拓展 3D 解空间），平衡探索与开发；

1. 群体协作与多样性：繁殖行为通过优质个体交叉生成新节点部署方案，避免种群趋同；

1. 约束自适应性：棘刺防御机制可模拟传感器感知范围的 “边界微调”，精准消除 3D 覆盖盲区。

⛳️ 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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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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