基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

[4.1 虚拟力优化算法](#4.1 虚拟力优化算法)

[4.2 覆盖覆盖率计算](#4.2 覆盖覆盖率计算)

5.完整程序


1.程序功能描述

基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率,仿真输出优化前后的网络覆盖率,覆盖率优化收敛迭代曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

........................................................................
for t=1:Iter1
        Fsvh = sqrt(Fsh^2+Fsv^2);
        if Fsvh==0
           Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+0;
           Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+0;
        else
           Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+Fsh/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);
           Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+Fsv/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);
        end

        %约束
        if Pxy(i,1)<Xmin
            Pxy(i,1)=Xmin;
        end
        if Pxy(i,1)>Xmax
            Pxy(i,1)=Xmax;
        end
         if Pxy(i,2)<Ymin
            Pxy(i,2)=Ymin;
        end
        if Pxy(i,2)>Ymax
            Pxy(i,2)=Ymax;
        end
    end
    % 重新计算覆盖率
    [Kidxs,summ,k1]=func_cover(Xk1,Yk1,Pxy,Radius);  
 
    Fgl(t) = summ/K;
    
end

figure;
plot(Fgl)
xlabel('迭代次数');
ylabel('覆盖率收敛曲线');




figure,
scales=[Xmin Ymin;Xmin Ymax;Xmax Ymax;Xmax Ymin];
fill(scales(:,1),scales(:,2),[0.8,0.8,0.8]);
hold on
plot(Pxy(:,1),Pxy(:,2),'r.','linewidth',5);
for i=1:Nodes
    x1=Pxy(i,1)+Radius*cos(w);
    y1=Pxy(i,2)+Radius*sin(w);
    hold on
    fill(x1,y1,'g')
end
axis([0 1000 0 900]);
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
hold on
plot([Xmin Xmax],[Ymin Ymin],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmin Xmin],[Ymin Ymax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmax Xmax],[Ymin Ymax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmin Xmax],[Ymax Ymax],'k','linewidth',2);
title(['优化后分布,覆盖率为:',num2str(Fgl(end))]);
30

4.本算法原理

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)由大量散布在特定区域的传感器节点组成,这些节点负责环境信息的采集和数据的无线传输。网络的覆盖率是衡量WSNs性能的关键指标之一,它反映了网络对监测区域的感知能力。为了提高覆盖率,研究者们提出了多种方法,其中基于虚拟力优化(Virtual Force-based Optimization)的方法因其直观性和有效性而备受关注。

4.1 虚拟力优化算法

虚拟力优化算法是一种基于物理模型的优化算法。它通过模拟物理力学的作用,从而对待优化问题的解进行优化。其基本思想是将待优化问题的解表示为一组点的位置,然后引入一些虚拟力(如斥力、引力等),从而对点的位置进行优化。

虚拟力优化算法包括以下几个步骤:

初始化点的位置:随机生成一组初始点的位置。

计算虚拟力:根据问题的特点,计算每个点的斥力和引力。

更新点的位置:根据虚拟力的作用,更新每个点的位置。

终止条件:达到预定的终止条件后,输出最优解。

计算虚拟力:根据问题的特点,计算每个点的斥力和引力。具体来说,可以采用以下几个虚拟力:

(1)斥力:用于避免传感器之间的重叠。斥力大小与传感器之间的距离成反比,距离越近,斥力越大。

(2)引力:用于吸引传感器到目标区域。引力大小与传感器与目标区域的距离成反比,距离越近,引力越大。

(3)墙壁斥力:用于避免传感器与墙壁的碰撞。墙壁斥力大小与传感器与墙壁的距离成反比,距离越近,斥力越大。

更新点的位置:根据虚拟力的作用,更新每个点的位置。具体来说,根据每个点所受到的虚拟力的大小和方向,计算每个点的加速度,然后根据加速度更新每个点的速度和位置。

重复步骤4和5,直到达到预定的终止条件。

4.2 覆盖覆盖率计算

覆盖的计算,采用的是平面扫描法,对于两种传感器,一个圆形,一个正方形,那么对于每次优化得到的坐标,我们对整个平面区域进行扫描,计算每一个点是否处于某个或者多个传感器,如果满足这个条件,那么这个点计入到覆盖区域里面,然后扫描完所有点之后,统计一共多少个点呗扫描进去了,即覆盖率。

5.完整程序

VVV

相关推荐
matlabgoodboy17 小时前
Matlab代编电气仿真电力电子电机控制自动化新能源微电网储能能量
开发语言·matlab·自动化
IT猿手19 小时前
超多目标优化:基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的无人机三维路径规划,MATLAB代码
人工智能·算法·机器学习·matlab·无人机
Evaporator Core20 小时前
MATLAB学习之旅:数据建模与仿真应用
开发语言·学习·matlab
项目申报小狂人21 小时前
改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法【期刊论文完美复现】(Matlab代码实现)
开发语言·算法·matlab
IT猿手2 天前
2025最新智能优化算法:鲸鱼迁徙算法(Whale Migration Algorithm,WMA)求解23个经典函数测试集,MATLAB
android·数据库·人工智能·算法·机器学习·matlab·无人机
GIS遥感数据处理应用2 天前
MATLAB | 设置滑动窗口计算栅格数据的CV变异系数
matlab·arcgis·数据分析
圆滚滚的龙猫2 天前
matlab和java混合编程经验分享
java·matlab
studyer_domi2 天前
matlab 七自由度车辆模型轮毂电机驱动电动汽车的振动分析
matlab
没有不重的名么2 天前
MATLAB基础学习相关知识
数据结构·学习·matlab
青橘MATLAB学习2 天前
时间序列预测实战:指数平滑法详解与MATLAB实现
人工智能·算法·机器学习·matlab