本文主要是介绍【优化覆盖】基于matlab麻雀搜索算法求解3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化问题【含Matlab源码 599期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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⛄一、麻雀算法简介
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。
1 算法原理
建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：
（1）发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏。
（2）一旦麻雀发现了捕食者，个体开始发出鸣叫作为报警信号。当报警值大于安全值时，发现者会将加入者带到其它安全区域进行觅食。
（3）发现者和加入者的身份是动态变化的。只要能够寻找到更好的食物来源，每只麻雀都可以成为发现者，但是发现者和加入者所占整个种群数量的比重是不变的。也就是说，有一只麻雀变成发现者必然有另一只麻雀变成加入者。
（4）加入者的能量越低，它们在整个种群中所处的觅食位置就越差。一些饥肠辘辘的加入者更有可能飞往其它地方觅食，以获得更多的能量。
（5）在觅食过程中，加入者总是能够搜索到提供最好食物的发现者，然后从最好的食物中获取食物或者在该发现者周围觅食。与此同时，一些加入者为了增加自己的捕食率可能会不断地监控发现者进而去争夺食物资源。
（6）当意识到危险时，群体边缘的麻雀会迅速向安全区域移动，以获得更好的位置，位于种群中间的麻雀则会随机走动，以靠近其它麻雀。
在模拟实验中，我们需要使用虚拟麻雀进行食物的寻找，由n只麻雀组成的种群可表示为如下形式：
其中，d表示待优化问题变量的维数，n则是麻雀的数量。那么，所有麻雀的适应度值可以表示为如下形式：
其中，f表示适应度值。
在SSA中， 具有较好适应度值的发现者在搜索过程中会优先获取食物。此外， 因为发现者负责为整个麻雀种群寻找食物并为所有加入者提供觅食的方向。因此，发现者可以获得比加入者更大的觅食搜索范围。根据规则(1)和规则(2)，在每次迭代的过程中，发现者的位置更新描述如下：
其中， t代表当前迭代数， j=1， 2， 3， …， d.item maz是一个常数，表示最大的迭代次数。Xy表示第i个麻雀在第j维中的位置信息。xE(0，1]是一个随机数。R2(R2E[0，1])和ST(STe[0.5， 1] ) 分别表示预警值和安全值。Q是服从正态分布的随机数.L表示一个1×d的矩阵， 其中该矩阵内每个元素全部为
1.
当R2<ST时，这意味着此时的觅食环境周围没有捕食者，发现者可以执行广泛的搜索操作。如果R2≥ST，这表示种群中的一些麻雀已经发现了捕食者，井向种群中其它麻雀发出了警报，此时所有麻雀都需要迅速飞到其它安全的地方进行觅食。对于加入者，它们需要执行规则(3)和规则(4)。如前面所描述，在觅食过程中，一些加入者会时刻监视着发现者。一旦它们察觉到发现者已经找到了更好的食物，它们会立即离开现在的位置去争夺食物。如果它们赢了，它们可以立即获得该发现者的食物，否则需要继续执行规则(4)。加入者的位置更新描述如下：
其中， X， 是目前发现者所占据的最优位置， X worst则表示当前全局最差的位置。A表示一个1×d的矩阵， 其中每个元素随机赋值为1或-1，并且A+=A(AA)-.当i>n/2时，这表明，适应度值较低的第i个加入者没有获得食物，处于十分饥饿的状态，此时需要飞往其它地方觅食，以获得更多的能量。在模拟实验中，我们假设这些意识到危险的麻雀占总数量的10%到20%。这些麻雀的初始位置是在种群中随机产生的。根据规则(5)，其数学表达式可以表示为如下形式：
其中， 其中X best是当前的全局最优位置。β作为步长控制参数， 是服从均值为0， 方差为1的正态分布的随机数。KE[-1， 1] 是一个随机数，则是当前麻雀个体的适应度值。f，和fw分别是当前全局最佳和最差的适应度值。e的常数，以避免分母出现零。
为简单起见， 当f：>f， 表示此时的麻雀正处于种群的边缘， 极其容易受到捕食者的攻击。X best表示这个位置的麻雀是种群中最好的位置也是十分安全的。f；=f，时，这表明处于种群中间的麻雀意识到了危险，需要靠近其它的麻雀以此尽量减少它们被捕食的风险。K表示麻雀移动的方向同时也是步长控制参数。
2 算法流程
Step1： 初始化种群，迭代次数，初始化捕食者和加入者比列。
Step2：计算适应度值，并排序。
Step3：利用式（3）更新捕食者位置。
Step4：利用式（4）更新加入者位置。
Step5：利用式（5）更新警戒者位置。
Step6：计算适应度值并更新麻雀位置。
Step7：是否满足停止条件，满足则退出，输出结果，否则，重复执行Step2-6；
⛄二、部分源代码
clear all
clc
rng(‘default’);
%% 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11，R=0.03可以转换为100100，R=3；
%区域范围为AreaXAreaYAreaZ
AreaX = 100;
AreaY = 100;
AreaZ = 100;
N = 20 ;%覆盖节点数
R = 15;%通信半径
%% 设定麻雀优化参数
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 = 3N;%维度为3N，N个坐标点
fobj = @(X)fun(X,N,R,AreaX,AreaY,AreaZ);%适应度函数
[Best_pos,Best_score,SSA_curve]=SSA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
%%
% 麻雀优化算法 %
%%
function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
ST = 0.6;%预警值
PD = 0.7;%发现者的比列，剩下的是加入者
SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重
PDNumber = round(popPD); %发现者数量
SDNumber = round(SDPD);%意识到有危险麻雀数量
if(max(size(ub)) == 1)
ub = ub.*ones(1,dim);
lb = lb.*ones(1,dim);
end
%种群初始化
X0=initialization(pop,dim,ub,lb);
X = X0;
%计算初始适应度值
fitness = zeros(1,pop);
for i = 1:pop
fitness(i) = fobj(X(i,:));
end
[fitness, index]= sort(fitness);%排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值
for i = 1:pop
X(i,:) = X0(index(i)😅;
end
curve=zeros(1,Max_iter);
GBestX = X(1,:);%全局最优位置
X_new = X;
for i = 1: Max_iter
disp([‘第’,num2str(i),‘次迭代’]);
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
R2 = rand(1);
for j = 1:PDNumber
if(R2<ST)
X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));
else
X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);
end
end
for j = PDNumber+1:pop
% if(j>(pop/2))
if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)
X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);
else
%产生-1，1的随机数
A = ones(1,dim);
for a = 1:dim
if(rand()>0.5)
A(a) = -1;
end
end
AA = A’inv(AA’);
X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).AA’;
end
end
Temp = randperm(pop);
SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);
for j = 1:SDNumber
if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)
X_new(SDchooseIndex(j)😅 = X(1,:) + randn().abs(X(SDchooseIndex(j)😅 - X(1,:));
elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)
K = 2rand() -1;
X_new(SDchooseIndex(j)😅 = X(SDchooseIndex(j)😅 + K.(abs( X(SDchooseIndex(j)😅 - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));
end
end
%边界控制
for j = 1:pop
for a = 1: dim
if(X_new(j,a)>ub)
X_new(j,a) =ub(a);
end
if(X_new(j,a)<lb)
X_new(j,a) =lb(a);
end
end
end
%更新位置
for j = 1:pop
if(fitness_new(j) < GBestF)
GBestF = fitness_new(j);
GBestX = X_new(j,:);
end
end
X = X_new;
fitness = fitness_new;
%排序更新
[fitness, index]= sort(fitness);%排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
for j = 1:pop
X(j,:) = X(index(j)😅;
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]段锦,姚安妮,王震,于林韬.改进的麻雀搜索算法优化无线传感器网络覆盖[J].吉林大学学报(工学版).
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
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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