1.程序功能描述
通过遗传优化算法，优化WSN无线传感器网络中的各个节点的坐标位置以及数量，使得整个网络系统已最少数量的节点达到最大的网络覆盖率。仿真最后输出覆盖率收敛曲线，节点数量收敛曲线，GA优化前后的覆盖率变化情况。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
while gen < MAXGEN;
gen
Pe0 = 0.999;
pe1 = 0.001;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
xij = phen1(a,:);
X = xij(1:NN);
Y = xij(1+NN:NN+NN);
NNbest = round(xij(end));
%计算对应的目标值
[FGL,FGL2,IMG] =func_obj(X,Y,NNbest,R,W,H,Grids);
JJ(a,1) = FGL2;
JJ2(a,1) = FGL;
end
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
%保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
index1 = isnan(JJ);
index2 = find(index1 == 1);
JJ(index2) = [];
Error2(gen) = mean(JJ);
[V,I] = min(JJ);
NNbests=round(phen1(:,end));
Error0(gen) = mean(NNbests);
Error1(gen) = mean(JJ2);
end
figure;
plot(Error0(3:end),'b','linewidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('节点数量');
grid on
figure;
plot(Error1(3:end),'b','linewidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('覆盖率%');
grid on
figure;
plot(Error2(3:end),'b','linewidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on
[V,I] = min(JJ);
Xo=phen1(I,1:NN);
Yo=phen1(I,1+NN:NN+NN);
NNbest=round(phen1(I,end));
figure
for i=1:NNbest
plot(Xo(i),Yo(i),'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',5,...
'MarkerEdgeColor','r',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
circle([Xo(i),Yo(i)],R,1000,'m');
hold on
i=i+1;
end
axis([0,W,0,H]);
[FGL,FGL2,IMG] =
func_obj(Xo,Yo,NNbest,R,W,H,Grids);
title(['优化后','节点数量:',num2str(NNbest),'覆盖率:',num2str(100*FGL),'%']);
12_016m
4.本算法原理
无线传感器网络（WSN）是由大量传感器节点组成的一种分布式网络，广泛应用于环境监测、智能交通、农业智能化等领域。节点覆盖优化是WSN中的一个重要问题，它旨在通过合理地部署和调整传感器节点的位置和工作状态，实现对目标区域的有效覆盖，并延长网络的生命周期。
4.1、遗传算法原理
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作，不断生成新的解，并在搜索空间中寻找最优解。其基本流程包括初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断。
4.2、WSN节点覆盖优化数学模型
为了对WSN节点覆盖优化问题进行数学建模，我们作如下假设：传感器节点部署在二维平面上，每个节点的感知范围是一个圆形区域，目标区域是一个矩形区域。我们的目标是最小化所需的工作节点数，同时保证目标区域被完全覆盖。
覆盖约束：确保目标区域内的每个点至少被一个工作节点覆盖。连通性约束：保证工作节点之间能够相互通信，形成连通网络。这是一个典型的约束优化问题，我们可以采用遗传算法进行求解。
4.3、基于GA的WSN节点覆盖优化方法
编码方式：采用二进制编码，每个染色体表示一种节点的工作状态配置。
适应度函数：以适应度函数来衡量每个染色体的优劣，适应度函数综合考虑覆盖率和网络连通性。
选择操作：采用轮盘赌选择法，选择适应度较高的染色体进入下一代。
交叉操作：采用单点交叉，随机选择两个染色体的某一位置进行交换。
变异操作：以一定的概率对染色体中的某个基因进行取反操作。
终止条件：设定最大进化代数或适应度阈值作为终止条件。
