多目标应用：基于MOGWO的无线传感器网络(RSSI)定位算法（提供MATLAB代码）

一、多目标灰狼优化算法 MOGWO

MOGWO算法原理参考：Mirjalili S , Saremi S , Mirjalili S M , et al. Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm for multi-criterion optimization[J]. Expert Systems with Applications, 2015, 47:106-119.

二、无线传感器网络定位

参考文献：王鑫雨. 无线传感器网络粒子群优化定位算法[D].江南大学,2014.

未知节点估计坐标需同时满足空间距离约束与几何拓扑约束，满足空间距离约束的目的是使未知节点估计坐标更接近真实值，而满足几何拓扑约束的目的是使网络拓扑结构唯一，避免不符合实际情况的拓扑结构形成。

定位过程中，通过多目标灰狼优化算法，使目标函数f1（空间距离） 和f2（几何拓扑） 同时减小，将多目标问题的最优解作为未知节点的估计坐标。

三、数值实验

在 100mX100m 的区域内随机产生 100 个节点，10个锚节点从中随机选取产生，其余90个节点为未知节点。

通信半径取25m，均方差满足delta=0.01*r。MOGWO种群大小为50，最大迭代次数为5000。
MOGWO优化两个目标函数f1(空间距离)和f2(几何拓扑)，使其最小。

四、参考代码

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