基本蚁狮算法实现WSN节点优化部署matlab代码
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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:
图1 初始部署
图2 ALO算法覆盖率进化曲线
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:
图4 初始部署
图5 ALO算法覆盖率进化曲线
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:
图7 初始部署
图8 ALO算法覆盖率进化曲线
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
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