基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法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

空间覆盖度模型

基于GA的优化方法

5.完整程序

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1.程序功能描述

       基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真。分别对三维空间的节点覆盖率，节点覆盖使用数量进行优化，以较少的节点，完成较大的覆盖率优化。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序

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% 获取最佳解并绘制优化后的节点部署
[V,I] = min(Jit1); 
Xbest = Xga(I,1:Nnode); 
Ybest = Xga(I,1+Nnode:Nnode+Nnode); 
Zbest = Xga(I,1+Nnode+Nnode:Nnode+Nnode+Nnode); 
Nbest = round(Xga(I,end));

subplot(122);
for i=1:Nbest
    func_cover([Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i)],rd);  % 调用函数绘制覆盖区域
    hold on 
    plot3(Xbest(i),Ybest(i),Zbest(i),'b.');      % 绘制节点位置
    hold on
    i=i+1;                      % 循环计数增加，但此处实际无必要，因为已在for循环定义了范围
end
axis([-rd,width+rd,-rd,high+rd,-rd,zH+rd]);        % 设置坐标轴范围




[Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Zbest,Nbest);
title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100*Coverage1),'%']);

figure;
subplot(121);
bar([Nnode,Nbest]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('节点数量');

subplot(122);
bar([100*Coverage1b,100*Coverage1]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('覆盖率%');



% 绘制适应度变化曲线
figure
plot(Favg,'b','linewidth',1);   % 平均适应度曲线
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on
77

4.本算法原理

在三维空间部署WSN时，面临的主要挑战包括：

• 空间覆盖度：如何在三维空间内实现有效覆盖，确保所有监测区域都能被传感器节点监测到。
• 连通性：保持网络连通，即使在网络节点发生故障的情况下也要确保数据传输的有效性和可靠性。
• 能耗管理：合理分配传感器节点的能源，延长整个网络的生命周期。
• 部署成本：考虑经济因素，优化节点数量和位置以降低成本。

在本课题中，基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法的目标是：

• 最大化空间覆盖度：确保每个监测区域都有足够的传感器覆盖。
• 最小化节点数量：在保证覆盖度和连通性的前提下，尽量减少节点数量以降低成本。

空间覆盖度模型

      假设监测区域为一个三维空间，其体积为 V，节点总数为N，每个节点的感知半径为r。定义节点i在三维空间的位置为(xi​,yi​,zi​)。

在实际开发过程中，采用网格填充法，近似的计算节点覆盖率。

基于GA的优化方法

染色体编码：每个染色体代表一个节点部署方案，其中染色体的长度为3N，前 N 位表示x 坐标，接下来N 位表示y 坐标，最后N 位表示 z 坐标。

适应度函数综合考虑了空间覆盖度、连通性和能耗三个因素：

       基于GA优化的三维空间WSN节点部署算法能够有效地解决三维空间部署面临的挑战，如空间覆盖度、连通性、能耗管理和成本控制等问题。通过建立精确的数学模型和采用有效的遗传算法，可以显著改善WSN在三维空间中的性能。未来的研究将继续探索更高效的优化算法和更复杂的部署场景，以应对不断发展的WSN技术和应用场景。

5.完整程序

VVV