【Matlab 传感器布局优化】基于群智能算法的wsn覆盖优化研究
一 背景介绍
无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为远程环境监测系统应用的关键技术，能够在有限的能源供应下提供高效的传感和通信服务。覆盖控制是保证高效通信和可靠数据传输的重要手段。鉴于复杂的物理环境限制了节点部署方式并阻碍了能量补充和恢复，我们的研究动机是在传感器节点重部署过程中修复覆盖孔，降低能耗，以实现对 WSN 覆盖范围的优化和增强。
二 模型介绍
本文主要是对同构和异构传感器在指定空间内的布局进行优化，以最大覆盖率为目标，使用了DBO/SCA/WOA/SSA/NOA等启发式算法，在100x100的空间内，对30，100，200个传感器进行优化，得到最优的布局位置和对应覆盖率。
三 算法介绍
3.1 蜣螂优化算法(DBO)
蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法是2022年11月27日提出的，它是由东华大学的沈波教授团队提出的一种全新的群智能优化算法。是一种仿生优化算法，灵感来源于蜣螂的觅食行为。该算法首次由Mirjalili等人在2015年提出。蜣螂优化算法主要用于求解优化问题，通过模拟蜣螂觅食过程中的搜索和交流行为，实现对问题的优化。
蜣螂优化算法通过将蜣螂群体划分为多个集群，每个集群包含一个领导蜣螂和若干跟随蜣螂。领导蜣螂具有较好的适应度值，而跟随蜣螂通过与领导蜣螂的交流来改进自身的解。蜣螂优化算法的主要步骤如下：
初始化蜣螂群体，包括领导蜣螂和跟随蜣螂，每个蜣螂的位置代表一个解。
计算每个蜣螂的适应度值，根据适应度值确定领导蜣螂。
根据领导蜣螂的位置和跟随蜣螂的位置，计算跟随蜣螂的新位置。新位置的计算可通过随机游走、局部搜索等方式实现。
更新每个跟随蜣螂的位置，更新后重新计算每个蜣螂的适应度值。
比较新的适应度值和旧的适应度值，选择较好的解作为新的领导蜣螂。
重复步骤3-5，直至满足停止条件（如达到最大迭代次数）。
蜣螂优化算法的优点是简单易实现，并且具有较好的全局搜索能力和收敛性能。然而，该算法也存在一些不足之处，如容易陷入局部最优解等。因此，在实际应用中需要根据具体问题进行参数调整和改进题。
3.2 正余弦优化算法（SCA）
SCA是一种新颖的随机优化算法，该算法最显著的特点是其通过简洁明了的形式完备了一个智能优化算法所应具备的必要要素，其仅利用正弦和余弦函数的波动性和周期性作为实现算子的设计目标来搜索和迭代最优解。与遗传算法，粒子群算法，等众多智能优化算法相比，正弦余弦算法具有参数少、结构简单、易实现、收敛速度快等优点，在实际应用中具有较优的性能。
正弦余弦算法(SCA）归纳吸收了部分群智能优化算法的迭代策略，以包含特定个数随机解的集合作为算法的初始解集,重复地通过目标函数评价解的适应度并按照特定更新策略随机迭代解集，最终求得最优解或满足适应度要求的满意解。同大部分群智能优化算法一样，SCA 依靠迭代策略实现解空间的随机搜索，并不能保证在一次运算中找到最优解，但当初始解集规模和迭代次数足够大时,求得最优解的概率大大提高
3.3 鲸鱼优化算法（WOA）
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于鲸鱼行为的启发式优化算法。该算法模拟了鲸鱼群体中的三种行为：搜索、聚集和迁移。
在WOA中，鲸鱼被表示为一组候选解，每个候选解都有一个适应度值，表示其优劣程度。算法的目标是寻找一个最佳的候选解，使得其适应度值最小或最大化。
算法的主要步骤如下：
- 初始化种群：随机生成一组候选解作为初始种群。
- 更新鲸鱼位置：根据当前的最佳候选解和一定的搜索策略，更新每个候选解的位置。
- 评估适应度值：计算每个候选解的适应度值。
- 更新最佳候选解：根据适应度值更新当前的最佳候选解。
- 聚集和迁移：模拟鲸鱼的聚集和迁移行为，更新候选解的位置。
- 终止条件判断：如果满足终止条件（例如达到最大迭代次数或找到满足要求的解），则停止算法；否则，返回步骤2。
WOA算法采用了一种自适应搜索策略，可以在搜索空间中进行广泛的搜索，并逐渐收敛到最佳解。它在解决优化问题时具有较好的性能和鲁棒性，已经在许多实际应用中得到了验证和应用。
3.4 麻雀搜索算法（SSA）
麻雀搜索算法（SSA）是一种基于自然界中麻雀群体行为的启发式搜索算法。该算法模仿了麻雀在觅食时的行为，通过觅食行为中的信息传递和集体合作来寻找最优解。
SSA的过程如下：
初始化麻雀群体：随机生成一定数量的解，并将其作为初始麻雀群体。
规定每只麻雀的觅食范围：根据问题的特性，确定每只麻雀可以搜索的范围。
计算适应度值：根据问题的目标函数，计算每只麻雀的适应度值。
寻找最优解：选择适应度值最好的麻雀作为当前最优解，同时记录其对应的位置。
更新麻雀群体：根据当前最优解的位置，更新其他麻雀的位置。
判断终止条件：判断是否达到终止条件，如最大迭代次数或适应度值已收敛。
结束：输出最优解。
SSA算法通过模拟麻雀的觅食行为，通过信息传递和集体合作来加快搜索过程并找到最优解。它具有收敛速度快、适应性强等优点，在解决优化问题上具有一定的优势。
3.5 星鸦优化算法(NOA)
四 算例分析
本文使用100X100的区域 30个同构/异构的传感器 进行优化，并于随机生成的方案进行对比。
五 结果演示
5.1 随机方案
5.2 各类优化方案
六 项目分享
本人擅长各类优化模型的建模和求解，具有近400个优化项目的建模仿真经验，擅长模型构建，算法设计，算法实现和算法改进。累计指导各类建模/算法比赛和SCI写作超过100人次。
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