【网络覆盖优化】基于matlab的网络覆盖遗传优化问题仿真

建立如下的目标函数：

表示的是每一代中被选择在工作状态的节点数目。

C'为对应的这些节点的覆盖范围。A为每个节点对应的覆盖范围。

基于这个目标函数，我们进行仿真，获得如下的仿真结果：

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\GA_toolbox\'
addpath 'func\'
RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',1));%目标区域大小
W       = 10;
H       = 10;
%网格划分
G       = 20;
%节点数目
NN      = 200;
[X,Y,R] = func_initial(W,H,NN);
axis([0,W,0,H]);%根据遗传算法进行参数的拟合
MAXGEN = 60;
NIND   = 200;
Chrom  = crtbp(NIND,NN*10);
%14个变量的区间
Areas  = [zeros(1,NN);ones(1,NN)];FieldD = [rep([10],[1,NN]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,NN])];ON_OFF  = zeros(NIND,NN);
ON_OFFs = zeros(MAXGEN,NN);
NUMS    = zeros(MAXGEN,1);
fgl     = zeros(MAXGEN,1);
gen = 0;
for a=1:1:NIND %所有节点均打开，作为其初始状态ON_OFF(a,:) = 1;      %计算对应的目标值[f,C1]      = func_obj(ON_OFF(a,:),X,Y,R,W,H,G);J(a,1)      = 1/f;
endObjv  = (J+eps);
gen   = 0; while gen < MAXGEN;   genFitnV=ranking(Objv);    Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    Selch=recombin('xovsp', Selch,0.99);   Selch=mut(Selch,0.01);   phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   for a=1:1:NIND  if  gen == 1ON_OFF(a,:) = 1;  elseON_OFF(a,:) = (phen1(a,:)>=0.5);  end%计算对应的目标值[f,C1] = func_obj(ON_OFF(a,:),X,Y,R,W,H,G);JJ(a,1) = 1/f;end Objvsel      =(JJ+eps);    [Chrom,Objv] = reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   gen          = gen+1; %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论for ii = 1:NIND[f,C1]     = func_obj(ON_OFF(:,ii),X,Y,R,W,H,G);flgs(ii)   = C1;endflgs2 = sort(flgs);for ii = 1:NNON_OFFs(gen,ii) = mean(ON_OFF(:,ii))>=0.2;end  Error(gen) = mean(JJ);NUMS(gen)  = sum(ON_OFFs(gen,:));fgl(gen)   = mean(flgs2(3:end-2));
end figure(1);
plot([2:5:60],NUMS(2:5:gen),'--rs','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
xlabel('进化次数');
ylabel('采用的传感器节点数目');
grid on;figure(2);
plot([2:5:60],fgl(2:5:gen),'--rs','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
xlabel('进化次数');
ylabel('节点的有效覆盖率%');
grid on;

A12-16

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