用遗传算法解决无线传感器轮值问题（Duty Cycle）

用遗传算法解决无线传感器轮值问题。随机生成监测目标的坐标

pop_num=40;
sensor_num=80;
MAXGEN=50;
D=10;   %最长工作寿命10轮
sensor_location=zeros(2,100);
target_num=10;
target_location=zeros(2,100);
sensor_radius=200;
% zuidajiance=4;
bianyilv=0.1;
area=400;  %正方形
for i=1:sensor_numsensor_location(1,i)= rand*400; %横坐标sensor_location(2,i)= rand*400; %纵坐标%     plot(sensor_location(1,i),sensor_location(2,i),'o');%     hold on
end
for i=1:target_numtarget_location(1,i)= rand*400; %横坐标target_location(2,i)= rand*400; %纵坐标%     plot(target_location(1,i),target_location(2,i),'*');%     hold on
end
R=zeros(sensor_num,target_num);
for i=1:sensor_numfor j=1:target_numif sqrt((sensor_location(1,i)-target_location(1,j))^2+(sensor_location(2,i)-target_location(2,j))^2)<sensor_radiusR(i,j)=1;endend
end
%覆盖关系矩阵完成
% L=zeros(sensor_num*D,sensor_num);
%
% for i=1:sensor_num
%     tem=randperm(1.5*D);
%     tem2=tem(1:D);
%     for j=1:D
%         L(tem2(j),i)=1;
%     end
% end
pop=zeros(sensor_num*D,sensor_num,pop_num);
for p=1:pop_numfor i=1:sensor_numtem=randperm(3*D);tem2=tem(1:D);for j=1:Dpop(tem2(j),i,p)=1;endend
end
fit_pop=zeros(pop_num,1);
clc
%计算适应度
for p=1:pop_numL=pop(:,:,p);LR=L*R;flag=0;fit=0;for i=1:sensor_num*Dfor j=1:target_numif LR(i,j)==0fit=i-1;flag=1;breakendendif flag==1breakendendfit_pop(p)=fit;
end
clc
trace2=zeros(MAXGEN,1);
for gen=1:MAXGENgen%选择fit_pop2=fit_pop-min(fit_pop);gailv=zeros(pop_num,1);for i=1:pop_numgailv(i)=fit_pop2(i)/sum(fit_pop2);endxuhao=zeros(pop_num,1);for j=1:pop_numtem=rand;for i=1:pop_numtem=tem-gailv(i);if tem<0breakendendxuhao(j)=i;endpop2=pop;for i=1:pop_numpop2(:,:,i)=pop(:,:,xuhao(i));end%交叉pop3=pop2;for i=1:(pop_num/2)jiaochadian=ceil(rand*(sensor_num-1));pop3(:,1:jiaochadian,2*i-1)=pop2(:,1:jiaochadian,2*i);pop3(:,1:jiaochadian,2*i)=pop2(:,1:jiaochadian,2*i-1);end%变异for p=1:pop_numfor i=1:sensor_numif rand<bianyilvpop3(:,i,p)=0;tem=randperm(3*D+gen*10);tem2=tem(1:D);for j=1:Dpop3(tem2(j),i,p)=1;endendendendpop=pop3;if gen>=2pop(:,:,pop_num)=zuida;end%计算适应度for p=1:pop_numL=pop(:,:,p);LR=L*R;flag=0;fit=0;for i=1:sensor_num*Dfor j=1:target_numif LR(i,j)==0fit=i-1;flag=1;breakendendif flag==1breakendendfit_pop(p)=fit;endfit_pop[aaa xuhao]=max(fit_pop);zuida=pop(:,:,xuhao);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%克隆算法kelongpop=zeros(sensor_num*D,sensor_num,pop_num);for i=1:pop_numkelongpop(:,:,i)=zuida;endfor p=2:pop_numfor i=1:sensor_numif rand<bianyilv*3kelongpop(:,i,p)=0;tem=randperm(7*D+gen*10);tem2=tem(1:D);for j=1:Dkelongpop(tem2(j),i,p)=1;endendendendfit_pop1=zeros(pop_num,1);%克隆个体计算适应度for p=1:pop_numL=kelongpop(:,:,p);LR=L*R;flag=0;fit=0;for i=1:sensor_num*Dfor j=1:target_numif LR(i,j)==0fit=i-1;flag=1;breakendendif flag==1breakendendfit_pop1(p)=fit;end[trace2(gen) xuhao]=max(fit_pop1);zuida=kelongpop(:,:,xuhao);
end
plot(1:MAXGEN,trace2);
hold on

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