文章目录
- 【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第5节：资源获取】
- 1. 灰狼优化算法
- 2. WSN节点感知模型
- 3. 部分代码展示
- 4. 仿真结果展示
- 5. 资源获取
【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】
1. 灰狼优化算法
此处略。
2. WSN节点感知模型
本文所使用的模型是传感器部署研究中最常见的一种感知模型-布尔感知模型。布尔感知模型比较简单，定义如下：N节点的感知范围是以节点N为圆心，以Rs为半径的一个圆形区域，其中Rs是由节点的物理特性决定的，名为感知半径。只有落在该圆形区域内的目标点p才能视为被节点N覆盖。这个模型也被称为0-1感知模型。
首先，假设目标监测网络为矩形区域，监测区域内分布有若干节点，每个节点的覆盖范围为以节点位置为圆心，监测半径为Rs的圆；其次，将目标监测区域进行离散化处理，形成若干监测点，根据0-1感知模型计算各检测点的感知概率；最后，通过计算覆盖监测点数占整个检测区域总点数来计算网络覆盖率大小。
3. 部分代码展示
%%%%%%%%%%%%%基于灰狼算法的WSN覆盖问题%%%%%%%%%%%%%
tic % 计时器
%% 清空环境变量
close all;
clear all;
clc
%% 参数设置
FoodNumber=30; % 狼群数量，Number of search agents
Max_iteration=500; % 最大迭代次数，Maximum numbef of iterations
dim=35;
objfun='WSNcover';
w=50;% 边界宽
R=5;
lb=ones(1,dim)*(0); % 参数取值下界
ub=ones(1,dim)*w; % 参数取值上界% 原始GWO算法
[Alpha_score_GWO,Alpha_posX_GWO,Alpha_posY_GWO,Convergence_curve_GWO]=GWO(FoodNumber,Max_iteration,lb,ub,dim,objfun,R,w);%% 打印参数选择结果
disp('打印结果');
fprintf('GWO算法优化后的最佳覆盖率为 %8.5f\n', Alpha_score_GWO);
4. 仿真结果展示
5. 资源获取
可以获取完整代码资源。👇👇👇👀名片
)
