基于WOA鲸鱼优化的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

5.完整程序

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1.程序功能描述

       鲸鱼优化算法（WOA）是一种模拟座头鲸捕食行为的元启发式优化算法。其主要原理基于座头鲸独特的 “气泡网” 捕食策略，通过数学模型模拟鲸鱼在搜索空间中寻找最优解的过程。通过WOA，实现对节点数量和节点部署坐标的优化，实现用较小的节点完成较大的部署覆盖率的目标。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序 .......................................... % 获取最佳解并绘制优化后的节点部署 [V,I] = 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([Xbest(i),Ybest(i)],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([0,width,0,high]); [Coverage1,Coverage2] = 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([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%'); figure; plot(Favg); xlabel('迭代次数'); ylabel('average J'); grid on 95 4.本算法原理

        WOA算法假设当前搜索到的最优解为猎物位置。在每次迭代中，鲸鱼个体（解）尝试向最优解靠近，其位置更新公式为：

座头鲸捕食时会围绕猎物螺旋式上升，WOA 算法通过以下公式模拟这一行为：

鲸鱼进入全局搜索阶段，在搜索空间中随机选择一个位置进行探索，避免算法陷入局部最优。此时鲸鱼位置更新公式为：

        在每次迭代完成后，比较所有鲸鱼个体的适应度值，找出当前迭代中的最优解（即最优的节点部署方案）。记录最优解的位置和适应度值，并与历史最优解进行比较。如果当前最优解的适应度值优于历史最优解，则更新历史最优解，保留最优的节点部署方案及其对应的覆盖率和节点数量信息。

        在这个优化过程中，网络节点的覆盖率定义如下：

5.完整程序

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