三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖（SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN），MATLAB代码实现

三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖（SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN），MATLAB代码实现

效果一览

基本介绍

代码功能
三个MATLAB代码实现了基于麻雀优化算法(SSA)/粒子群优化算法(PSO)/灰狼优化算法(GWO)的无线传感器网络(WSN)覆盖优化。主要功能是通过优化传感器节点的位置布置，最大化网络对目标区域的覆盖率。

运行环境
平台: MATLAB

核心功能
优化目标：在100×100的矩形区域内部署30个传感器节点（每个节点通信半径R=12），通过优化算法寻找最优节点位置，最大化区域覆盖率。

输出结果：

覆盖率随迭代次数的优化曲线

最终覆盖率数值

传感器节点位置和覆盖区域的可视化

算法步骤
初始化参数：

区域尺寸: AreaX=100, AreaY=100

节点数: N=30

通信半径: R=12

优化参数: 种群大小pop=30, 最大迭代次数Max_iteration=500

优化(SSA/PSO/GWO)：

解空间定义：每个个体为2N维向量（前N维为X坐标，后N维为Y坐标）

边界约束：坐标范围限定在[1,100]（lb和ub）

适应度函数：fun()计算当前节点布局的未覆盖率（需最小化）

迭代优化：

算法迭代500次，记录每次迭代的最优未覆盖率

输出全局最优解Best_pos（节点坐标集合）

结果分析与可视化：

将未覆盖率转换为覆盖率：覆盖率 = 1 - 未覆盖率

绘制覆盖率优化曲线

计算最优布局下的覆盖点：[score,Coordinate,Best_pos,CoordinateNumber] = fun(Best_pos,…)

可视化节点位置（*标记）和覆盖区域（.标记）

程序设计

完整代码获取链接私信回复：三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖（SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN），MATLAB代码实现

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rng('default');
%% 设定WSN覆盖参数,
%% 默认输入参数都是整数，如果想定义小数，请自行乘以系数变为整数再做转换。
%% 比如范围1*1，R=0.03可以转换为100*100，R=3；
%区域范围为AreaX*AreaY
AreaX = 100;
AreaY = 100;
N = 30 ;%覆盖节点数
R = 12;%通信半径
%% 设定粒子群优化参数
pop=30; % 种群数量
Max_iteration=500; %设定最大迭代次数
lb = ones(1,2*N);
ub = [AreaX.*ones(1,N),AreaY.*ones(1,N)];
dim = 2*N;%维度为2N，N个坐标点

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718