智能优化算法应用:基于蜻蜓算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于蜻蜓算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

文章目录

  • 智能优化算法应用:基于蜻蜓算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
    • 1.无线传感网络节点模型
    • 2.覆盖数学模型及分析
    • 3.蜻蜓算法
    • 4.实验参数设定
    • 5.算法结果
    • 6.参考文献
    • 7.MATLAB代码

摘要:本文主要介绍如何用蜻蜓算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。

1.无线传感网络节点模型

本文主要基于0/1模型,进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心,半径为 R n R_n Rn的圆形区域,该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”, R n R_n Rn称为传感器节点的感知半径,感知半径与节点内置传感器件的物理特性有关,假设节点 n n n的位置坐标为 ( x n , y n , z n ) (x_n,y_n,z_n) (xn,yn,zn)在0-1感知模型中,对于平面上任意一点 p ( x p , y p , z p ) p(x_p,y_p,z_p) p(xp,yp,zp),则节点 n n n监测到区域内点 p p p的事件发生概率为:
P r ( n , p ) = { 1 , d ( n , p ) ≤ R n 0 , e s l e (1) P_r(n,p)=\begin{cases}1, \,d(n,p)\leq R_n\\ 0,\, esle \end{cases}\tag{1} Pr(n,p)={1,d(n,p)Rn0,esle(1)
其中 d ( n , p ) = ( x n − x p ) 2 + ( y n − y p ) 2 + ( z n − z p ) 2 d(n,p)=\sqrt{(x_n-x_p)^2+(y_n-y_p)^2 + (z_n-z_p)^2} d(n,p)=(xnxp)2+(ynyp)2+(znzp)2 为点和之间的欧式距离。

2.覆盖数学模型及分析

现假定目标监测区域为二维平面,在区域 A r e a Area Area上投放同型结构传感器节点的数目为N,每个节点的位置坐标值假设已被初始化赋值,且节点的感知半径r。传感器节点集则表示为:
N o d e { x 1 , . . . , x N } (2) Node\{x_1,...,x_N\} \tag{2} Node{x1,...,xN}(2)
其中 n o d e i = { x i , y i , z i , r } node_i=\{x_i,y_i,z_i,r\} nodei={xi,yi,zi,r},表示以节点 ( x i , y i , z i ) (x_i,y_i,z_i) (xi,yi,zi)为圆心,r为监测半径的球,假定监测区域 A r e a Area Area被数字化离散为 m ∗ n ∗ l m*n*l mnl个空间点,空间点的坐标为 ( x , y , z ) (x,y,z) (x,y,z),目标点与传感器节点间的距离为:
d ( n o d e i , p ) = ( x i − x ) 2 + ( y i − y ) 2 + ( z i − z ) 2 (3) d(node_i,p)=\sqrt{(x_i-x)^2+(y_i-y)^2 + (z_i-z)^2}\tag{3} d(nodei,p)=(xix)2+(yiy)2+(ziz)2 (3)
目标区域内点被传感器节点所覆盖的事件定义为 c i c_i ci。则该事件发生的概率 P c i P{c_i} Pci即为点 ( x , y , z ) (x,y,z) (x,y,z)被传感器节点 n o d e i node_i nodei所覆盖的概率:
P c o v ( x , y , z , n o d e i ) = { 1 , i f d ( n o d e i , p ) ≤ r 0 , e s l e (4) P_{cov}(x,y,z,node_i)=\begin{cases}1, if\,d(node_i,p)\leq r\\ 0,\, esle \end{cases}\tag{4} Pcov(x,y,z,nodei)={1,ifd(nodei,p)r0,esle(4)
我们将所有的传感器节点在目标监测环境中的区域覆盖率 C o v e r R a t i o CoverRatio CoverRatio定义为传感器节点集的覆盖面积与监测区域的面积之比,如公式所示:
C o v e r R a t i o = ∑ P c o v m ∗ n ∗ l (5) CoverRatio = \frac{\sum P_{cov}}{m*n*l}\tag{5} CoverRatio=mnlPcov(5)
那我们的最终目标就是找到一组节点使得覆盖率最大。

3.蜻蜓算法

蜻蜓算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/107783363
蜻蜓算法是寻找最小值。于是适应度函数定义为未覆盖率最小,即覆盖率最大。如下:
f u n = a r g m i n ( 1 − C o v e r R a t i o ) = a r g m i n ( 1 − ∑ P c o v m ∗ n ∗ l ) (6) fun = argmin(1 - CoverRatio) = argmin(1-\frac{\sum P_{cov}}{m*n*l}) \tag{6} fun=argmin(1CoverRatio)=argmin(1mnlPcov)(6)

4.实验参数设定

无线传感器覆盖参数设定如下:

%% 设定WNS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*AreaZ
AreaX = 100;
AreaY = 100;
AreaZ = 100;
N = 20 ;%覆盖节点数
R = 15;%通信半径

蜻蜓算法参数如下:

%% 设定蜻蜓优化参数
pop=30; % 种群数量
Max_iteration=30; %设定最大迭代次数
lb = ones(1,3*N);
ub = [AreaX.*ones(1,N),AreaY.*ones(1,N),AreaZ.*ones(1,N)];
dim = 3*N;%维度为3N,N个坐标点

5.算法结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

从结果来看,覆盖率在优化过程中不断上升。表明蜻蜓算法对覆盖优化起到了优化的作用。

6.参考文献

[1] 史朝亚. 基于PSO算法无线传感器网络覆盖优化的研究[D]. 南京理工大学.

7.MATLAB代码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/219080.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【音视频 | H.264】H.264编码详解

😁博客主页😁:🚀https://blog.csdn.net/wkd_007🚀 🤑博客内容🤑:🍭嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频🍭 🤣本文内容🤣&a…

使用FluentAvalonia组件库快速完成Avalonia前端开发

前言 工欲善其事必先利其器,前面我们花了几篇文章介绍了Avalonia框架以及如何在Avalonia框架下面使用PrismAvalonia完成MVV模式的开发。今天我们将介绍一款重磅级的Avalonia前端组件库,里面封装了我们开发中常用的组件,这样就不用我们自己再写组件了。专注业务功能开发,提…

1.4 Postman的安装

hello大家好,本小节我们来安装一下Postman,好为我们后续的测试工作做准备。 首先,打开Postman的官网Postman API Platform 然后根据同学们自己电脑的操作系统来下载对应的Postman安装包。我这里拿windows来举例。我们点击windows的图标 会跳…

Qt 剪贴板操作

Qt剪贴板操作 剪贴板的操作经常和前面所说的拖放技术在一起使用,因此我们现在先来说说剪贴板的相关操作。大家对剪贴板都很熟悉。我们可以简单的把它理解成一个数据的存储池,可以把外面的数据放置进去,也可以把里面的数据取出来。剪贴板是由操作系统维护的,所以这提供了跨…

常见的计算机图片格式

左rgb (光源色彩) 右cmyk (印刷色彩) 缺点,不能保存,储存空间太大

我对前端/互联网发展的一些看法

写在前面 看这篇文章的标题你们估计也想到了,我就是单纯的水一篇文章,但是以我的尿性也不可能完全水,毕竟我是一个主打实际的博主,我还是希望通过文章输出一些我对技术或者是生活的一些看法,既然是看法,那么就肯定有很多人持有不同的看法,不过我欢迎任何不同的声音,毕竟我也已经…

螺旋矩阵算法(leetcode第54题)

题目描述: 给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ,请按照 顺时针螺旋顺序 ,返回矩阵中的所有元素。示例 1:输入:matrix [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出:[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例 2:输入&#xff…

工厂设备维护管理有什么比较好的解决方案?有什么好用的工单管理系统?

生产设备对于工厂来说是十分宝贵的资产。一方面,工厂依赖设备进行生产活动,一旦设备故障就会影响产量;另一方面,工厂中的生产设备一般造价都比较高昂,如果出现故障就会增加工厂的生产成本;再一方面&#xf…

SQL Server 服务启动报错:错误1069:由于登录失败而无法启动服务

现象 服务器异常关机以后,SQL Server服务无法启动了。 启动服务时报错: 错误1069:由于登录失败而无法启动服务 解决办法 我的电脑–控制面板–管理工具–服务–右键MSSQLSERVER–属性–登录–登陆身份–选择"本地系统帐户" 设置完成后&am…

JavaSE基础50题:23. 数组拷贝(数组练习题)

文章目录 概述方法一:运用for循环进行拷贝方法二:Java内置方法进行拷贝方法三:指定区间进行拷贝方法四:数组克隆clone() 概述 数组拷贝。 注意: public static void main(String[] args) {int[] array1 {1,2,3,4};Sy…

Trace 在多线程异步体系下传递

JAVA 线程异步常见的实现方式有&#xff1a; new ThreadExecutorService 当然还有其他的&#xff0c;比如fork-join&#xff0c;这些下文会有提及&#xff0c;下面主要针对这两种场景结合 DDTrace 和 Springboot 下进行实践。 引入 DDTrace sdk <properties><java.…

docker容器日志占用磁盘空间过大问题

docker服务运行一段时间后&#xff0c;发现磁盘空间占用很高 其中磁盘占用主要以下目录&#xff1a; /var/lib/docker/containers # 查询占用磁盘较大的文件-升序 du -d1 -h /var/lib/docker/containers | sort -h 控制容器日志大小 法一&#xff1a;容器运行时控制 # max-…

CUDA锁页内存的使用

1.定义指针变量 float *host_Weights; // 锁页内存 float *dev_Weights; // 设备端内存2.分配内存 cudaHostAlloc((void**)&host_Weights, numInputs * sizeof(float), cudaHostAllocDefault); // 用锁页内存&#xff0c;可以有效加快数据传递速度 cudaMalloc((vo…

JavaEE进阶学习: SpringBoot 日志文件

1.日志有什么用 日志的主要作用是记录系统的运行状态、事件和错误信息等。具体来说&#xff0c;日志可以用于以下几个方面&#xff1a; 故障排除&#xff1a;当系统出现故障或错误时&#xff0c;日志可以帮助开发人员定位问题的具体原因和位置&#xff0c;从而更快地修复系统。…

Intellij IDEA 运行maven报错误“CreateProcess error=2, 系统找不到指定的文件“的完美解决方案

一、问题背景 博主正常使用着Intellij IDEA&#xff0c;不知道为什么突然Intellij IDEA报错&#xff0c;错误提示如下&#xff1a; Error:Cannot run program "C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_351" 观察Intellij IDEA报错的原因&#xff0c;我们可以知道&#xff1…

【LeetCode刷题-栈】-- 150.逆波兰表达式求值

150.逆波兰表达式求值 方法&#xff1a;使用栈 class Solution {public int evalRPN(String[] tokens) {Stack<Integer> numStack new Stack<>();for(int i 0; i < tokens.length;i){String token tokens[i];if(isNumber(token)){numStack.push(Integer.par…

免费!简单优雅的手机视频制作PR模板抖音素材下载

这是一款多功能的Premiere Pro模板&#xff0c;无论你是为视频、宣传内容还是社交媒体帖子短视频&#xff0c;这个pr模板都会为你的项目增添一丝优雅和专业。适用于广播&#xff0c;俱乐部&#xff0c;音乐会&#xff0c;舞蹈&#xff0c;设计&#xff0c;宣传片&#xff0c;动…

Qt/C++视频监控安卓版/多通道显示视频画面/录像存储/视频播放安卓版/ffmpeg安卓

一、前言 随着监控行业的发展&#xff0c;越来越多的用户场景是需要在手机上查看监控&#xff0c;而之前主要的监控系统都是在PC端&#xff0c;毕竟PC端屏幕大&#xff0c;能够看到的画面多&#xff0c;解码性能也强劲。早期的手机估计性能弱鸡&#xff0c;而现在的手机性能不…

【前端设计模式】之模版方法模式

引言 在前端开发中&#xff0c;我们经常需要处理复杂的算法流程&#xff0c;例如数据处理、渲染等。这时候&#xff0c;模板模式就能派上用场了。模板模式允许我们定义一个算法骨架&#xff0c;并将一些步骤的具体实现延迟到子类中。 模板模式的特性 模板模式具有以下特性&a…

外显记忆LLM

外显记忆 概念 概念 智能需要知识并且可以通过学习获取知识&#xff0c;这已促使大型深度建构的发展。然而&#xff0c;知识是不同的并且种类繁多。有些知识是隐含的、潜意识的并且难以用语言表达----比如怎么行走或狗与猫的样子有什么不同。其他知识可以是明确的、可陈述的以…