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智能優化算法 神經網絡預測 雷達通信 無線傳感器
信号處理 圖像處理 路徑規劃 元胞自動機 無人機 電力系統
⛄ 内容介紹
無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network-WSN)作為物聯網的"末梢神經",是一種綜合資料感覺與采集,融合處理和資訊傳輸功能于一體的無線自組織智能群體型網絡資訊系統,其典型的應用就是監測某個目标區域,采集人們所需的各種客觀世界的實體資訊,實際情況中,大部分監測區域都是人類無法直接到達進行确定性部署的,但可以通過随機散播傳感節點以自組織的方式形成WSN.傳感器節點其實體結構固有的特性導緻節點感覺範圍是有限的,故不能有效地保證監測區域的覆寫率達到應用的需求,是以WSN要想得到廣泛的實際應用,覆寫率必須得到保證,這關系着網絡的性能及服務品質.由于無線傳感器網絡是典型的群體型網絡,其覆寫控制問題很明顯地具有群體自組織的特征,是以本文在群體智能算法的基礎上建立了覆寫優化政策,
⛄ 部分代碼
%% 清空環境變量
clc;
clear;
%% 網絡參數
L = 60; % 區域邊長
n = 40; % 節點個數
rs = 6; % 感覺半徑
data = 0.4; % 離散粒度
%% FOA參數
maxgen = 500; % 疊代次數
sizepop = 25; % 種群規模
s = 0.3; % 步長
%% 結果顯示
gbest = [ Xbest(end, :); Ybest(end, :)]';
disp('最優位置：');
disp([num2str(gbest)]);
disp(['最優覆寫率：', num2str(yy(end))]);
%% 繪圖
figure;
plot(yy, 'r', 'lineWidth', 2); % 畫出疊代圖
title('算法訓練過程', 'fontsize', 12);
xlabel('疊代次數', 'fontsize', 12);
ylabel('覆寫率', 'fontsize', 12);
figure;
for i = 1:n
axis([0 L 0 L]); % 限制坐标範圍
x = gbest(:, 1);
y = gbest(:, 2);
sita = 0:pi/100:2*pi; % 角度[0, 2*pi]
hold on;
p2 = fill(x(i)+rs*cos(sita), y(i)+rs*sin(sita), 'g');
end
p1 = plot(gbest(:, 1), gbest(:, 2), 'r*');
legend([p1, p2], {'WSN節點', '覆寫區域'});
title 'FOA-WSN最終結果';
⛄ 運作結果
