当前位置: 首页 > news >正文

基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 虚拟力优化算法

4.2 覆盖覆盖率计算

5.完整程序


1.程序功能描述

       基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率,仿真输出优化前后的网络覆盖率,覆盖率优化收敛迭代曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

........................................................................
for t=1:Iter1Fsvh = sqrt(Fsh^2+Fsv^2);if Fsvh==0Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+0;Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+0;elsePxy(i,1)=Pxy(i,1)+Fsh/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+Fsv/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);end%约束if Pxy(i,1)<XminPxy(i,1)=Xmin;endif Pxy(i,1)>XmaxPxy(i,1)=Xmax;endif Pxy(i,2)<YminPxy(i,2)=Ymin;endif Pxy(i,2)>YmaxPxy(i,2)=Ymax;endend% 重新计算覆盖率[Kidxs,summ,k1]=func_cover(Xk1,Yk1,Pxy,Radius);  Fgl(t) = summ/K;endfigure;
plot(Fgl)
xlabel('迭代次数');
ylabel('覆盖率收敛曲线');figure,
scales=[Xmin Ymin;Xmin Ymax;Xmax Ymax;Xmax Ymin];
fill(scales(:,1),scales(:,2),[0.8,0.8,0.8]);
hold on
plot(Pxy(:,1),Pxy(:,2),'r.','linewidth',5);
for i=1:Nodesx1=Pxy(i,1)+Radius*cos(w);y1=Pxy(i,2)+Radius*sin(w);hold onfill(x1,y1,'g')
end
axis([0 1000 0 900]);
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
hold on
plot([Xmin Xmax],[Ymin Ymin],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmin Xmin],[Ymin Ymax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmax Xmax],[Ymin Ymax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([Xmin Xmax],[Ymax Ymax],'k','linewidth',2);
title(['优化后分布,覆盖率为:',num2str(Fgl(end))]);
30

4.本算法原理

       无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)由大量散布在特定区域的传感器节点组成,这些节点负责环境信息的采集和数据的无线传输。网络的覆盖率是衡量WSNs性能的关键指标之一,它反映了网络对监测区域的感知能力。为了提高覆盖率,研究者们提出了多种方法,其中基于虚拟力优化(Virtual Force-based Optimization)的方法因其直观性和有效性而备受关注。

4.1 虚拟力优化算法

        虚拟力优化算法是一种基于物理模型的优化算法。它通过模拟物理力学的作用,从而对待优化问题的解进行优化。其基本思想是将待优化问题的解表示为一组点的位置,然后引入一些虚拟力(如斥力、引力等),从而对点的位置进行优化。

        虚拟力优化算法包括以下几个步骤:

初始化点的位置:随机生成一组初始点的位置。

计算虚拟力:根据问题的特点,计算每个点的斥力和引力。

更新点的位置:根据虚拟力的作用,更新每个点的位置。

终止条件:达到预定的终止条件后,输出最优解。

计算虚拟力:根据问题的特点,计算每个点的斥力和引力。具体来说,可以采用以下几个虚拟力:

(1)斥力:用于避免传感器之间的重叠。斥力大小与传感器之间的距离成反比,距离越近,斥力越大。

(2)引力:用于吸引传感器到目标区域。引力大小与传感器与目标区域的距离成反比,距离越近,引力越大。

(3)墙壁斥力:用于避免传感器与墙壁的碰撞。墙壁斥力大小与传感器与墙壁的距离成反比,距离越近,斥力越大。

更新点的位置:根据虚拟力的作用,更新每个点的位置。具体来说,根据每个点所受到的虚拟力的大小和方向,计算每个点的加速度,然后根据加速度更新每个点的速度和位置。

重复步骤4和5,直到达到预定的终止条件。

4.2 覆盖覆盖率计算

      覆盖的计算,采用的是平面扫描法,对于两种传感器,一个圆形,一个正方形,那么对于每次优化得到的坐标,我们对整个平面区域进行扫描,计算每一个点是否处于某个或者多个传感器,如果满足这个条件,那么这个点计入到覆盖区域里面,然后扫描完所有点之后,统计一共多少个点呗扫描进去了,即覆盖率。

5.完整程序

VVV

相关文章:

基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 虚拟力优化算法 4.2 覆盖覆盖率计算 5.完整程序 1.程序功能描述 基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率&#xff0c;仿真输出优化前后的网络覆盖率&#xff0c;覆盖率优化收敛迭代曲线…...

阿里云-系统盘-磁盘扩容

阿里云系统磁盘扩容 之前是测试环境磁盘用的默认的有 40G&#xff0c;后面升级到正式的 磁盘怕不够用打算升级到 100G&#xff0c; 系统镜像&#xff1a; Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 位 磁盘 ESSD 40G 升级步骤&#xff1a; 扩容与创建快照 在阿里云后台首先去扩容…...

libmmd.dll修复

libmmd.dll 是与Intel Math Kernel Library (MKL) 相关的动态链接库文件&#xff0c;通常用于数学和科学计算。 最常出现的错误信息是&#xff1a; 程序无法启动&#xff0c;因为您的计算机缺少 libmmd.dll 。尝试重新安装程序来解决这个问题。 启动 libmmd.dll 发生错误。无法…...

大数据时代的明星助手:数据可视化引领新风潮

在大数据时代的浪潮中&#xff0c;数据可视化如一位巧夺天工的画师&#xff0c;为我们描绘出庞大而丰富的信息画卷&#xff0c;为我们提供了直观、清晰、高效的数据呈现方式。下面我就以可视化从业者的角度&#xff0c;来简单聊聊这个话题。 数据可视化首先在信息管理和理解方面…...

设计模式--享元模式和组合模式

享元模式 享元模式&#xff08;Flyweight Pattern&#xff09;又称为轻量模式&#xff0c;是对象池的一种实现。类似于线程池&#xff0c;线程池可以避免不停的创建和销毁多个对象&#xff0c;销毁性能。提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。其宗旨是共享细粒…...

基于Java springmvc+mybatis酒店信息管理系统设计和实现

基于Java springmvcmybatis酒店信息管理系统设计和实现 博主介绍&#xff1a;5年java开发经验&#xff0c;专注Java开发、定制、远程、文档编写指导等,csdn特邀作者、专注于Java技术领域 作者主页 央顺技术团队 Java毕设项目精品实战案例《1000套》 欢迎点赞 收藏 ⭐留言 文末获…...

leetcode-找不同

389. 找不同 题解&#xff1a; 从题意我们可以知道&#xff0c;虽然 t 是由 s组成&#xff0c;但是 t中又随机添加了一个字符&#xff0c;也就是相当于 t 包含 s,我们使用字典&#xff0c;将 t 转换成字典对应关系t_map&#xff0c;然后遍历 s 中的字符&#xff0c;若存在&am…...

笔记本hp6930p安装Android-x86避坑日记

一、序言 农历癸卯年前大扫除&#xff0c;翻出老机hp6930p&#xff0c;闲来无事&#xff0c;便安装Android-x86玩玩&#xff0c;期间多次入坑&#xff0c;随手记之以避坑。 笔记本配置&#xff1a;T9600,4G内存&#xff0c;120G固态160G机械硬盘 二、Android-x86系统简介 官…...

zabbix监控业务数据

前言 监控系统除了监控os和数据库性能相关的指标外&#xff0c;业务数据也是重点监控的对象。 一线驻场的运维同学应该深有体会&#xff0c;每天需要向甲方或者公司反馈现场的数据情况&#xff0c;正常情况下一天巡检两次&#xff0c;早上上班后和下午下班前各一次。监控项目…...

access数据库泄露与IIS短文件名利用

access数据库 Microsoft Office Access是微软把 数据库引擎 的图形用户界面和 软件开发工具 结合在一起的一个 数据库管理系统 它的数据库是没有库名的&#xff0c;都是表名。 (借用别的up的图)是不是感觉有点像excel access数据库的后缀是.mdb access数据库泄露漏洞 如果…...

MySQL 篇-深入了解 DDL 语言(一)

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 【小扳_-CSDN博客】 ❤感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0 MySQL 说明 2.0 DDL 语言 2.1 DDL 语言 - 定义数据库 2.1.1 创建数据库操作 2.1.2 查看数据库操作 2.1.3 使用数据库操作 2.1.4 删除数据库操作 2.2 DDL 语言 …...

MT8788|MTK8788安卓核心板参数_4G联发科MTK模块

MT8788核心板是一款功能强大的4G全网通安卓智能模块。该模块采用了联发科AIOT芯片平台&#xff0c;具有长达8年的生命周期。MT8788模块内置了12nm制程的八核处理器&#xff0c;包括4个Cortex A73和4个Coretex A53&#xff0c;主频最高可达2.0GHZ。标配内存为4GB64GB&#xff0c…...

EXCEL 在列不同单元格之间插入N个空行

1、第一步数据&#xff0c;要求在每个数字之间之间插入3个空格 2、拿数据个数*&#xff08;要插入空格数1&#xff09; 19*4 3、填充 4、复制数据到D列 5、下拉数据&#xff0c;选择复制填充这样1-19就会重复4次 6、全选数据D列排序&#xff0c;这样即完成了插入空格 以…...

Linux快速修改ip地址

Linux修改IP配置 一 、查找ip配置文件 ifcfg-ens33二、编辑 vi ifcfg-ens33文件三、重启网络或者重启系统 一 、查找ip配置文件 ifcfg-ens33 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ls //查看network-scripts文件夹下面的文件二、编辑 vi ifcfg-ens33文件 vi ifcfg-ens33注意&…...

采用遗传算法搜索MAC效率最高的矩阵乘规模

如何采用遗传算法搜索MAC效率最高的矩阵乘规模 具体实现MAC效率评估代码(eval.py)遗传算法实现 本文介绍了采用遗传算法搜索MAC效率最高的矩阵乘规模 需求背景: 一些AI加速卡在做矩阵乘时,因硬件或软件的约束,并不是规模越大MAC效率越高在测试AI加卡的实际算力时,采用MAC效率最…...

流计算之Flink

文章目录 概要有界无界流集群JobManagerTaskManagersTasks 和算子链Task Slots 和资源 小结 概要 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎&#xff0c;用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行&#xff0c;并能以内存速度和任意规模…...

【Linux基础】Linux自动化构建工具make/makefile

背景 会不会写makefile&#xff0c;从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力一个工程中的源文件不计数&#xff0c;其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中&#xff0c;makefile定义了一系列的规则来指定&#xff0c;哪些文件需要先编译&#xff0c;哪些文件需要后…...

问题慢慢解决-通过android emulator调试android kernel-内核条件断点遇到的问题和临时解决方案

起因 在摸索到这个方案之后&#xff0c;mac m1调试aarch64 android kernel最终方案&#xff0c;就准备调试内核了&#xff0c;预备下断点的地方是 b binder_poll b ep_ptable_queue_proc b remove_wait_queue但是由于是android系统&#xff0c;上面三个函数会被频繁的触发&am…...

社区发现之标签传播算法(LPA)

在Graph领域,社区发现(Community detection)是一个非常热门且广泛的话题,后面会写一个系列,该问题实际上是从子图分割的问题演变而来,在真实的社交网络中,有些用户之间连接非常紧密,有些用户之间的连接较为稀疏,连接紧密的用户群体可以看做一个社区,在风控问题中,可…...

【前端素材】推荐优质后台管理系统Dashy平台模板(附源码)

一、需求分析 后台管理系统&#xff08;或称作管理后台、管理系统、后台管理平台&#xff09;是一种专门用于管理网站、应用程序或系统后台运营的软件系统。它通常由一系列功能模块组成&#xff0c;为管理员提供了管理、监控和控制网站或应用程序的各个方面的工具和界面。以下…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

实现弹窗随键盘上移居中

实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中&#xff0c;可以通过监听键盘的显示和隐藏事件&#xff0c;动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度&#xff0c;并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...

C++八股 —— 单例模式

文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全&#xff08;Thread Safety&#xff09; 线程安全是指在多线程环境下&#xff0c;某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时&#xff0c;仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性&#xf…...

Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)

以下是一个完整的 Angular 微前端示例&#xff0c;其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用&#xff08;Shell&#xff09;与子应用&#xff08;Remote&#xff09;的集成。 &#x1f6e0;️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...