✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍1 引言无线传感器网络WSN是由一组空间上分散的传感器节点组成的网络这些节点通过无线通信技术相互连接 [1]。如图 1.1 所示传感器节点亦称“mote”是一种电子设备其组成包括处理器、存储单元、收发器模块、单个或多个传感器、模数转换器ADC以及电源通常为电池该节点还可选配定位单元和/或移动单元。传感器节点利用其内置传感器来测量周围环境中的实时状态变化。这些测量值经 ADC 单元转换为相对电信号随后由节点的处理器进行处理。通过其收发器该节点可将处理器生成的数据无线传输至其他节点和/或某个选定的汇聚节点称为“基站”。如图 1.2 所示基站利用接收到的数据既能对所属的 WSN 实施监控与控制也能将相关信息传输给人类用户和/或其他网络。传感器节点的能源、网络通信带宽及计算能力通常均为有限资源因此在无线传感器网络WSNs中无法始终保证其覆盖范围的可持续性。我们通过平衡能耗来延长网络寿命同时保持较低的网络拥塞——这一问题至关重要可建模为一个多目标优化函数MOP[2,3,4]。解决具有两个或多个相互冲突的优化目标的MOP问题的目标是计算帕累托前沿的近似解。MOP问题应提供针对不同目标的多个非支配解若将这些目标转化为单一综合目标则难以进行优化。过去已有多种优化方法被提出Kulkarni等人[5]利用计算智能与进化算法解决了复杂动态环境中 WSN 网络覆盖控制的MOP问题Ozturk等人[6]通过采用人工蜂群算法获得了更优的 WSN 网络动态部署方案Kulkarni等人[7]应用粒子群优化算法PSO来解决 WSN 网络中的最优部署、节点定位、聚类及数据聚合等问题。研究表明 PSO 是一种简单、有效且高效的算法。Ozdemir等人[8]将 WSN 网络覆盖控制问题建模为一个具有两个目标覆盖率与网络寿命的MOP问题随后将该多目标问题转化为一系列单目标子问题每个子问题均采用遗传算法求解。实验结果表明所提出的 MOEA /D算法性能优于改进的非支配排序遗传算法NSGA -II[9]。Shen 等人 [10] 通过考虑覆盖率与网络寿命这两个优化目标提出了一种 MOEA /D- PSO 算法并在 MOEA /D 中应用了粒子群优化算法。鉴于能耗平衡对整个网络具有重大影响因此在本次仿真实验中又将“能量均衡”[11] 作为另一个优化目标纳入其中。基于 Xu 等人 [12] 开发的跳跃式 PSOJPSO算法设计的一种新型 PSO 算法于粒子移动过程中引入了路径替换算子以优化粒子在路由树结构中的位置。该实验⛳️ 运行结果 部分代码function distances CalculateDistances (geometrySolution,topologySolution)% Distances is a matriax represents the distances between the sensor nodesdistances inf(numnodes(topologySolution),numnodes(topologySolution));% For each edge in the topologySolutionfor j 1:numedges(topologySolution)% Find the source and the target node for the edgesourceNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,1);targetNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,2);% Find the positions of the source and the target nodesourceNodeXPosition geometrySolution.x(sourceNode);sourceNodeYPosition geometrySolution.y(sourceNode);targetNodeXPosition geometrySolution.x(targetNode);targetNodeYPosition geometrySolution.y(targetNode);% Calculate the distance between the source and the target nodedistancepdist2([sourceNodeXPosition sourceNodeYPosition],[targetNodeXPosition targetNodeYPosition]);distances(sourceNode,targetNode) distance;distances(targetNode,sourceNode) distance;endend 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、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、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题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、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信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、水声通信、通信上传下载分配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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心