【优化覆盖】基于改进的灰狼算法IGWO实现长方形 梯形 三角形障碍下的无线传感器网络节点覆盖优化附Matlab复现

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍针对无线传感器网络节点在监测区域内覆盖障碍物时的优化问题本文基于灰狼优化算法提出改进型灰狼优化算法IGWO以解决收敛速度慢、搜索精度低及易陷入局部最优等缺陷。首先设计非线性收敛因子以平衡全局搜索与局部搜索的关系引入精英策略防止优秀个体在迭代过程中被破坏并改进原始加权策略使领头狼能更合理地引导其他灰狼进行捕猎。通过设计灰狼边界位置策略并引入动态变异策略增强了种群多样性并提升算法跳出局部最优的能力。随后采用基准函数对遗传算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法及 IGWO 算法的收敛性能进行测试结果表明 IGWO 算法的收敛性能优于其他三种算法。最后将 IGWO 算法应用于障碍物矩形障碍物、梯形障碍物及三角形障碍物的无线传感器网络部署场景。仿真结果表明与 GWO 算法相比 IGWO 算法能有效提升无线传感器网络节点的覆盖范围用更少节点实现更高覆盖率从而降低网络部署成本。⛳️ 运行结果 部分代码%%求冗余节点个数function get_redun_num()global N;global M;global L;global W;global r;global x;global y;global Grid_cover_bool;global sensor_mat;global adjacencyMatrix;global Grid_cover_unit;global Grid_cen_x_and_y;global cover_p;x1 x;y1 y;%分别得到副本Grid_cover_bool1 Grid_cover_bool;sensor_mat1 sensor_mat;Grid_cen_x_and_y1 Grid_cen_x_and_y;Grid_cover_unit1 Grid_cover_unit;adjacencyMatrix1 adjacencyMatrix;best_sum 0;for i1:1sum1 0;for j1:MGrid_cover_bool1(j,i) 0;%把该传感器节点去掉 所以bool的感知就为0Grid_cover_unit1 get_Grid_cover_unit(Grid_cover_unit1);endp_sum 0;%累加所有网格的覆盖概率for i11:Mp_sum p_sum Grid_cover_unit(1,i1);end;cover_p1 p_sum*10*10/2500;%覆盖率disp(覆盖率为);disp(cover_p1);if cover_p1cover_psum1 sum11;elsebreak;endfor z1:1:N%更新邻接矩阵if z~iadjacencyMatrix1(i,z)0;%无向图adjacencyMatrix1(z,i)0;endendend 参考文献往期回顾扫扫下方二维码