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基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真。分别对三维空间的节点覆盖率,节点覆盖使用数量进行优化,以较少的节点,完成较大的覆盖率优化。
MATLAB2022A版本运行
(完整程序运行后无水印)
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- % 获取最佳解并绘制优化后的节点部署
- [V,I] = min(Jit1);
- Xbest = Xga(I,1:Nnode);
- Ybest = Xga(I,1+Nnode:Nnode+Nnode);
- Zbest = Xga(I,1+Nnode+Nnode:Nnode+Nnode+Nnode);
- Nbest = round(Xga(I,end));
-
- subplot(122);
- for i=1:Nbest
- func_cover([Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i)],rd); % 调用函数绘制覆盖区域
- hold on
- plot3(Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i),'b.'); % 绘制节点位置
- hold on
- i=i+1; % 循环计数增加,但此处实际无必要,因为已在for循环定义了范围
- end
- axis([-rd,width+rd,-rd,high+rd,-rd,zH+rd]); % 设置坐标轴范围
-
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-
- [Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Zbest,Nbest);
- title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100*Coverage1),'%']);
-
- figure;
- subplot(121);
- bar([Nnode,Nbest]);
- xlabel('1:优化前, 2:优化后');
- ylabel('节点数量');
-
- subplot(122);
- bar([100*Coverage1b,100*Coverage1]);
- xlabel('1:优化前, 2:优化后');
- ylabel('覆盖率%');
-
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- % 绘制适应度变化曲线
- figure
- plot(Favg,'b','linewidth',1); % 平均适应度曲线
- xlabel('迭代次数');
- ylabel('适应度值');
- grid on
- 77
在三维空间部署WSN时,面临的主要挑战包括:
在本课题中,基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法的目标是:
假设监测区域为一个三维空间,其体积为 V,节点总数为N,每个节点的感知半径为r。定义节点i在三维空间的位置为(xi,yi,zi)。
在实际开发过程中,采用网格填充法,近似的计算节点覆盖率。
染色体编码:每个染色体代表一个节点部署方案,其中染色体的长度为3N,前 N 位表示x 坐标,接下来N 位表示y 坐标,最后N 位表示 z 坐标。
适应度函数综合考虑了空间覆盖度、连通性和能耗三个因素:
基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法能够有效地解决三维空间部署面临的挑战,如空间覆盖度、连通性、能耗管理和成本控制等问题。通过建立精确的数学模型和采用有效的遗传算法,可以显著改善WSN在三维空间中的性能。未来的研究将继续探索更高效的优化算法和更复杂的部署场景,以应对不断发展的WSN技术和应用场景。
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