基本蚁狮算法实现WSN节点优化部署matlab代码

Posted 博主QQ2449341593

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基本蚁狮算法实现WSN节点优化部署matlab代码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

 

一、理论基础

1、节点覆盖模型

2、基本蚁狮算法

蚁狮优化算法 ALO(Ant Lion Optimizer)是一种新的群体智能优化算法, 由澳大利亚学者Seyedali于2015年提出。由于其初始参数少和收敛精度高的优点,已被广泛应用于WSN数据收集等多种工程领域。
ALO算法原理源于自然界中蚁狮猎食蚂蚁行为的启发,描述如下:

二、仿真实验与分析

  • 在区域面积S = 20 × 20 m S=20×20mS=20×20m,节点数V = 24 V=24V=24,感知半径R s = 2.5 m R_s=2.5mRs​=2.5m,通信半径R c = 5 m R_c=5mRc​=5m,感知误差半径R e = 0.05 m R_e=0.05mRe​=0.05m,迭代300次下的仿真:
    在这里插入图片描述

图1 初始部署

在这里插入图片描述

图2 ALO算法覆盖率进化曲线

在这里插入图片描述

图3 ALO优化覆盖图

  • 在区域面积S = 50 × 50 m S=50×50mS=50×50m,节点数V = 35 V=35V=35,感知半径R s = 5 m R_s=5mRs​=5m,通信半径R c = 10 m R_c=10mRc​=10m,感知误差半径R e = 0.1 m R_e=0.1mRe​=0.1m,迭代300次下的仿真:
    在这里插入图片描述

图4 初始部署

在这里插入图片描述

图5 ALO算法覆盖率进化曲线

在这里插入图片描述

图6 ALO优化覆盖图

  • 在区域面积S = 100 × 100 m S=100×100mS=100×100m,节点数V = 80 V=80V=80,感知半径R s = 7 m R_s=7mRs​=7m,通信半径R c = 14 m R_c=14mRc​=14m,感知误差半径R e = 1 m R_e=1mRe​=1m,迭代300次下的仿真:
    在这里插入图片描述

图7 初始部署

在这里插入图片描述

图8 ALO算法覆盖率进化曲线

在这里插入图片描述

图9 ALO优化覆盖图

三、参考文献

[1] Mirjalili, Seyedali. The Ant Lion Optimizer[J]. Advances in Engineering Software, 2015, 83:80-98.
[2] 徐钦帅, 何庆, 魏康园. 改进蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化[J]. 传感技术学报, 2019, 32(02):266-275.
[3] W. Liu, S. Yang, S. Sun and S. Wei, “A Node Deployment Optimization Method of WSN Based on Ant-Lion Optimization Algorithm,” 2018 IEEE 4th International Symposium on Wireless Systems within the International Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS-SWS), 2018, pp. 88-92, doi: 10.1109/IDAACS-SWS.2018.8525824.

四、Matlab代码

下载链接:https://www.cnblogs.com/matlabxiao/p/14883637.html

以上是关于基本蚁狮算法实现WSN节点优化部署matlab代码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

WSN布局基于被囊群优化算法实现WSN节点优化部署matlab代码

布局优化基于蚁狮算法的无线传感器网(WSN)覆盖优化matlab源码

基于被囊群优化算法实现WSN节点优化部署matlab代码

基于改进粒子群算法实现WSN节点优化部署matlab代码

基于改进粒子群算法实现WSN节点优化部署matlab代码

基于加入差分进化策略的杂草算法实现WSN节点优化部署matlab代码