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【优化选址】基于粒子群算法实现无线传感器网络覆盖优化附matlab代码

时间:2022-05-16 来源: 浏览:

【优化选址】基于粒子群算法实现无线传感器网络覆盖优化附matlab代码

天天Matlab 天天Matlab
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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 #智能优化算法及应用 456个

1 简介

无线传感器网络是将大量的传感器感知节点散布在监测区域中,通过节点之间的无线信息传输形成的自组网。由于无线传感器网络工作环境复杂,传感器节点更换电源不便,网络的覆盖控制问题成为研究核心,它决定了无线传感器网络对监测区域的覆盖率和网络的整体寿命,直接反映出了无线传感器网络的监测质量。采用合理的覆盖策略,可以对节点进行优化部署,以达到对无线传感器网络的有效利用。本文主要研究无线传感器网络感知节点的部署覆盖问题,以标准粒子群算法为切入点,建立起无线传感器网络覆盖模型,提出通过动态调节传感器节点位置来达到提高网络覆盖率,降低能耗,保证覆盖质量的目的。

2 部分代码

function z = fun(x, y, L, R, data) % % 适应度函数:WSN的覆盖率 % input: % x 圆心横坐标 % y 圆心纵坐标 % L 区域边长 % R 通信半径 % data 离散粒度 % output: % z 覆盖率 N = length(x); % 节点总个数 [m, n] = meshgrid(0:data:L); % 离散化区域内的点 [row, col] = size(m); for i = 1:N D = sqrt((m-x(i)).^2+(n-y(i)).^2); % 计算坐标点到圆心的距离 [m0, n0] = find(D <= R); % 检测出圆覆盖点的坐标 Ind = (m0-1).*col+n0; % 坐标与索引转化 M(Ind) = 1; % 改变覆盖状态 end scale = sum(M(1:end))/(row*col); % 计算覆盖比例 z = scale;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]张红霞, ZHANG, Hongxia,等. 基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化[J]. 现代电子技术, 2017, 40(9):4.

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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