基于MVO多元宇宙优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

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1.程序功能描述

       无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是 WSN 的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。MVO多元宇宙优化算法用于解决 WSN 网络最优节点部署问题。通过MVO，实现对节点数量和节点部署坐标的优化，实现用较小的节点完成较大的部署覆盖率的目标。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序

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Jibest=Convergence_curve;
pb=Jibest;
[V,I] = min(Jit1); 
Xbest = Universes(I,1:Nnode); 
Ybest = Universes(I,1+Nnode:Nnode+Nnode); 
Nbest = round(Universes(I,end));
subplot(122);

for i=1:Nbest
    func_cover([Xbest(i),Ybest(i)],rd,1000,'r');
    hold on 
    x1_=Xbest(i)+rd*cos(w);
    y1_=Ybest(i)+rd*sin(w);
    fill(x1_,y1_,'g','FaceAlpha',0.3)
    plot(Xbest(i),Ybest(i),'b.');
    hold on
    i=i+1;
end
axis([0,width,0,high]);

[Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Nbest);
title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100-100*Coverage1),'%']);

figure;
subplot(121);
bar([Nnode,Nbest]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('节点数量');

subplot(122);
bar([100-100*Coverage1b,100-100*Coverage1]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('覆盖率%');
figure;
plot(Jibest);
xlabel('迭代次数');
ylabel('average J');
grid on
title(['最优解：',num2str(min(pb))]); 
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4.本算法原理

        MVO是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于宇宙的演化和多元宇宙理论。在MVO中，每个宇宙代表一个潜在的解，宇宙的参数（如质量、速度等）对应解的变量。MVO通过模拟宇宙的大爆炸、膨胀和收缩等过程，实现解的更新和优化。MVO具有全局搜索能力强、收敛速度快、不易陷入局部最优等优点，适合解决复杂的优化问题。

       在WSN节点部署问题中，目标是找到一组节点的位置，使得网络的覆盖范围最大，同时满足一定的连通性和能量约束。适应度函数用于评估每个节点部署方案的优劣，常见的适应度函数是网络的覆盖度。在这个优化过程中，网络节点的覆盖率定义如下：

       在WSN的部署区域内，随机生成一定数量的宇宙（解），每个宇宙代表一种节点部署方案。每个宇宙包含多个星系（节点），星系的位置对应节点在部署区域内的坐标。

宇宙更新操作

1.大爆炸操作：在每次迭代中，根据一定的概率，对部分宇宙进行大爆炸操作。大爆炸操作通过随机改变宇宙中星系（节点）的位置，引入新的解，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

2.膨胀和收缩操作：根据宇宙的质量（适应度值），对宇宙进行膨胀和收缩操作。质量较大（适应度值较好）的宇宙，其星系（节点）的位置变化较小，即进行收缩操作，使解更接近最优解；质量较小（适应度值较差）的宇宙，其星系（节点）的位置变化较大，即进行膨胀操作，探索更广阔的解空间。

3.白洞、黑洞和虫洞操作：模拟宇宙中的白洞、黑洞和虫洞现象，实现宇宙之间的信息交换和迁移。白洞可以将一个宇宙中的星系（节点）发送到其他宇宙中，黑洞可以吸收其他宇宙中的星系（节点），虫洞则可以实现两个宇宙之间星系（节点）的快速传输。通过这些操作，促进宇宙之间的信息共享，加速算法的收敛速度。

5.完整程序

VVV