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【WSN定位】基于磷虾群优化定位算法附matlab代码

时间:2022-05-25 来源: 浏览:

【WSN定位】基于磷虾群优化定位算法附matlab代码

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博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。

收录于合集

1 简介

磷虾群算法(Krill Herd Algorithm,KHA)是 Gandomi 等于2012年提出的一种新型优化算法  。具体原理如下:

2 部分代码

clc clear close all global N M %%N是未知节点数目,M是已知节点数目 ll = 10; dd = 10; N = 1;M=4; Vmax = 1; Vmin = -1; number = N+M; rand(’state’,sum(100*clock)*rand(1)) nodecoor0 = [0 0 0 dd dd 0 dd dd ]; nodecoor = [dd*rand(N,2) nodecoor0]; % nodecoor =[dd*rand(N+M,2)]; actualunknownnodecoor = nodecoor(1:N,:) ; %取50个点为未知的,未知节点实际坐标随机分布在dd*dd的区域内 actualunknownnodecoor1 = actualunknownnodecoor’ ; undis = L2_distance(nodecoor’,nodecoor’) ; %%计算节点两两之间的欧拉距离 noise = zeros((N+M),(N+M)); noise_value = 1; for i=1:N for j=1:(N+M) if i<j noise(i,j) = noise_value; noise(j,i) = noise(i,j); end end end randn(’state’,sum(100*clock)*randn(1)) for i=(1):(N+M) for j=(1):(N+M) if(i<j) %%当节点之间距离在通信半径内,则测距有效,权重函数设为1 undis1(i,j) = undis(i,j)+sqrt(noise(i,j))*randn; undis1(j,i) = undis1(i,j); end end end for i=(N+1):(N+M) for j=(N+1):(N+M) if(i<j) %%当节点之间距离不在通信半径内,则测距无效,权重函数设为0 undis1(i,j) = undis(i,j); undis1(j,i) = undis1(i,j); end end end refnodecoor = nodecoor(N+1:N+M,:); node = [actualunknownnodecoor;refnodecoor]; node1 = actualunknownnodecoor; % calcoor=50*rand(N,2) ; [calcoor1,y,x_best] = KH(undis1,N,M,refnodecoor,dd) ; figure plot(refnodecoor( : ,1),refnodecoor(:,2),’bo’);hold on plot(actualunknownnodecoor(1,1),actualunknownnodecoor(1,2),’gs’); hold on plot(x_best(1,1),x_best(2,1),’r*’); hold on legend(’基站位置’,’目标真实位置’,’KH定位位置’) figure plot(y) xlabel(’迭代次数’) ylabel(’适应度值’)

3 仿真结果

4 参考文献

[1]程庆, 张水锋, 陈帅. 基于混沌粒子群的WSN定位算法研究与matlab仿真[J]. 赤峰学院学报:自然科学版, 2018, 34(6):2.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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