【优化覆盖】基于matlab蚁群算法求解无线传感器覆盖优化问题【含Matlab源码 1835期】

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⛄一、蚁群算法求解无线传感器覆盖优化问题简介

提出了一种解决无线传感器网络覆盖问题的能量有效性启发式机制.该机制在节能的前提下,实现了对目标监控区域的完全覆盖,且覆盖精度与目标的重要性级别成正比关系.机制的实现运用了蚁群优化算法,算法的设计过程采用了新颖的启发式因子构造方法和基于评价函数的全局信息素更新规则,由此,人工蚂蚁被赋予了对目标监控区域的覆盖状况和对传感器网络区域能量状况的自适应感知能力,并通过增加优化解集中节点上的信息素量,加速求取最优解的收敛过程.最后,蚁群在迭代优化的基础上构建出解决无线传感器网络覆盖问题的健壮优化解,该优化解能够在能量有效性的基础上具备良好的覆盖有效性和较长的生命周期。

⛄二、部分源代码


⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.
[3]陈暄,顾锦,毛科技,吴吉义.一种改进鲸鱼算法的无线传感器网络定位优化研究[J].传感技术学报. 2021,34(10)
[4]黄如,朱杰,徐光辉.基于蚁群优化算法的传感器网络能量有效性覆盖机制(英文)[J].Journal of Southeast University. 2007,(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
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4 路径规划方面
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5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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