基于WOA鲸鱼优化的WSN网络最优节点摆设算法matlab仿真
1.步伐功能形貌鲸鱼优化算法（WOA）是一种模仿座头鲸捕食举动的元开导式优化算法。其重要原理基于座头鲸独特的 “气泡网” 捕食计谋，通过数学模子模仿鲸鱼在搜索空间中探求最优解的过程。通过WOA，实现对节点数量和节点摆设坐标的优化，实现用较小的节点完成较大的摆设覆盖率的目标。
2.测试软件版本以及运行效果展示
matlab2022a/matlab2024b版本运行
https://dis.qidao123.com/imgproxy/aHR0cHM6Ly9pbWcyMDI0LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMzI5MjgzMy8yMDI1MTEvMzI5MjgzMy0yMDI1MTExOTE2MDYwNDk3OC0xMTc3NTg0ODI2LmpwZw==
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3.核心步伐
..........................................
% 获取最佳解并绘制优化后的节点部署
= max(Jit1);
Xbest = xwoa(I,1:Nnode);
Ybest = xwoa(I,1+Nnode:Nnode+Nnode);
Nbest = round(xwoa(I,end));
subplot(122);
for i=1:Nbest
func_cover(,rd,1000,'r');
hold on
x1_=Xbest(i)+rd*cos(w);
y1_=Ybest(i)+rd*sin(w);
fill(x1_,y1_,'g','FaceAlpha',0.3)
plot(Xbest(i),Ybest(i),'b.');
hold on
i=i+1;
end
axis();
= func_fitness(Xbest,Ybest,Nbest);
title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100*Coverage1),'%']);
figure;
subplot(121);
bar();
xlabel('1:优化前,2:优化后');
ylabel('节点数量');
subplot(122);
bar();
xlabel('1:优化前,2:优化后');
ylabel('覆盖率%');
figure;
plot(Favg);
xlabel('迭代次数');
ylabel('average J');
grid on
95
4.本算法原理
在每次迭代完成后，比力全部鲸鱼个体的顺应度值，找出当前迭代中的最优解（即最优的节点摆设方案）。纪录最优解的位置和顺应度值，并与汗青最优解举行比力。假如当前最优解的顺应度值优于汗青最优解，则更新汗青最优解，生存最优的节点摆设方案及其对应的覆盖率和节点数量信息。
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