【WSN】基于樽海鞘群算法实现无线传感器网络WSN节点的部署优化matlab源码

1 算法介绍

一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法,包括初始化樽海鞘群个体节点,判断节点位置,将节点位置作为食物源对周围环境进行链式搜索,找到其余节点进行确认,并转为食物源变量进行迭代搜索,最终搜索出所有节点并输出等步骤.本发明的方法具有更好的定位精确度和收敛性,并且在定位成本和计算复杂度上都优于现有的传统算法,适用于无线传感器网络定位系统.

模型私信。

2 部分代码

%% 清除环境变量
clear
clc%% 网络参数
L = 50;                         % 区域边长
V = 35;                         % 节点个数
Rs = 5;                           % 感知半径
Rc = 10;                        % 通信半径
Re = 0.1;                    % 感知误差
data = 1;                      % 离散粒度%% SSA参数
N = 30;                 % 种群规模
dim = 2*V;             % 维数
ub = L;
lb = 0;
Max_iter = 300;
% 初始化节点位置
X = rand(N, dim).*(ub-lb)+lb;
% 计算适应度值
for i = 1:Nfitness(i) = fun(X(i, :), L, Rs, Re, data);
endend%% 结果显示
x = gbest(1:2:end);
y = gbest(2:2:end);
disp('最优位置：' );
for i = 1:Vdisp([num2str(x(i)), '     ', num2str(y(i))]);
end
disp(['最优覆盖率：', num2str(fitnessgbes

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