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【优化覆盖】基于matlab入侵杂草和花授粉混合算法无线传感器覆盖优化问题【含Matlab源码 1328期】

花匠小妙招
2024-08-22 21:10

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⛄一、杂草算法简介

1 IWO定义
IWO是2006年由A. R. Mehrabian等提出的一种从自然界杂草进化原理演化而来的随机搜索算法，模仿杂草入侵的种子空间扩散、生长、繁殖和竞争性消亡的基本过程，具有很强的鲁棒性和自适应性。

IWO算法是一种高效的随机智能优化算法，以群体中优秀个体来指导种群的进化，以正态分布动态改变标准差的方式将由优秀个体产生的子代个体叠加在父代个体周围，再经过个体之间的竞争，得到最优个体。算法兼顾了群体的多样性和选择力度。

2 IWO搜索与性能
IWO相比其他的进化算法拥有更大的搜索空间和更好的性能。
与GA相比，IWO算法简单，易于实现，不需要遗传操作算子，能简单有效地收敛问题的最优解，是一种强有力的智能优化工具。

3 IWO算法实现步骤
3.1 初始化种群
一定数据的杂草初始分布在搜索空间中，位置随机，个数根据实际情况调整；

3.2子代繁殖
分布在整个搜索空间的父代，根据父代的适应值产生下一代种子，种子的个数由适应度值决定，适应值高的产生的种子多，低的个体产生种子数少。

3.3 空间扩散
子代个体按照一定规律分布在父代个体周围，分布位置规律满足正态分布（父代为轴线（均值），标准差随着代数不断变化）。

3.4 竞争淘汰
当一次繁殖的个体数超过种群数量的上限时，将子代和父代一起排序，适应值低的个体将被清除。

⛄二、部分源代码

% FPA
% IWO
% IWOFPA
%% 清空环境变量
clear
clc

%% 网络参数
L = 50; % 区域边长
V = 40; % 节点个数
Rs = 5; % 感知半径
Rc = 10; % 通信半径
Re = 0.1; % 感知误差
data = 1; % 离散粒度
%% 基本参数
N = 30; % 种群规模
dim = 2*V; % 维数
maxgen = 300; % 最大迭代次数
ub = L;
lb = 0;

%% 初始化种群位置
X = rand(N, dim).*(ub-lb)+lb;
for i = 1:N
fitness(i) = fun(X(i, , L, Rs, Re, data);
end

%% 传入函数变量
[bestvalue_FPA, gbest_FPA, Curve_FPA] = FPA(N, maxgen, Rs, Re, L, data, X, fitness, lb, ub, dim);
[bestvalue_IWO, gbest_IWO, Curve_IWO] = IWO(N, maxgen, Rs, Re, L, data, X, fitness, lb, ub, dim);
[bestvalue_IWOFPA, gbest_IWOFPA, Curve_IWOFPA] = IWOFPA(N, maxgen, Rs, Re, L, data, X, fitness, lb, ub, dim);

%% 绘图比较
figure;
t = 1:maxgen;
plot(t, Curve_FPA, ‘bo-’, t, Curve_IWO, ‘g*-’, t, Curve_IWOFPA, ‘r^-’,…
‘linewidth’, 2, ‘linewidth’, 1.5, ‘MarkerSize’,7, ‘MarkerIndices’, 1:30:maxgen);
legend(‘FPA’, ‘IWO’, ‘IWOFPA’);
xlabel ‘迭代次数’;
ylabel ‘覆盖率’;
function [bestfitness, gbest, BestCosts] = IIWO(N, MaxIt, Rs, Re, L, data, X, fitness, lb, ub, dim)

%% IIWO参数
Smin = 0; % 繁殖种子数下限
Smax = 5; % 繁殖种子数上限
Exponent = 3; % 方差缩减指数（非线性调和因子）
sigma_initial = 0.5; % 标准差初值
sigma_final = 0.001; % 标准差终值

%% 初始化位置和适应度值
% X = rand(N, dim).(ub-lb)+lb;
% 利用立方混沌算子随机产生杂草位置
X(1, = rands(1, dim);
for j = 1:dim
for i = 1:N-1
X(i+1, j) = 4X(i, j)^3-3X(i, j);
end
end
X = lb+(1+X).(ub-lb)/2;
for i = 1:N
% 初始化适应度值
fitness(i) = fun(X(i, , L, Rs, Re, data);
end
[bestfitness, bestindex] = max(fitness);
gbest = X(bestindex, ; % 群体最优极值
fitnessgbest = bestfitness; % 群体最优适应度值

%% 初始结果显示
x = gbest(1:2:end);
y = gbest(2:2:end);
disp(‘初始位置：’ );
for i = 1:dim/2
disp([num2str(x(i)), ’ ', num2str(y(i))]);
end
disp([‘初始覆盖率：’, num2str(fitnessgbest)]);
% 初始覆盖图
figure
for i = 1:dim/2
axis([0 L 0 L]); % 限制坐标范围
sita = 0:pi/100:2pi; % 角度[0, 2pi]
hold on;
fill(x(i)+Rscos(sita), y(i)+Rssin(sita), ‘b’);
plot(x(i)+Rscos(sita), y(i)+Rssin(sita), ‘b’);
end
plot(x, y, ‘r+’);
title ‘初始部署’;

%% IWO迭代
for it = 1:MaxIt
% 更新标准偏差
sigma = ((MaxIt - it)/(MaxIt - 1))^Exponent * (sigma_initial - sigma_final) + sigma_final;
% 获得最佳和最差的目标值
Costs = fitness;
BestCost = max(Costs);
WorstCost = min(Costs);
% 初始化子代种群
new_X = [];
% 繁殖
for i = 1:N
% 比例系数
ratio = (fitness(i) - WorstCost)/(BestCost - WorstCost);
% 每个杂草产生的种子数
S = floor(Smin + (Smax - Smin)ratio);
for j = 1:S
% 初始化子代
newsol_X = [];
% 生成随机位置
% randn是一种产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数
newsol_X = X(i, + sigma * randn([1, dim]);
% 边界(下限/上限)处理
newsol_X = max(newsol_X, lb);
newsol_X = min(newsol_X, ub);
% 添加子代
new_X = [new_X
newsol_X]; % #ok
end
% 高斯变异产生新个体
V(i, = X(i, :)+randn([1, dim]).(gbest-X(i, );
% 边界处理
XU = max(X(i, );
XL = min(X(i, );
for j = 1:dim
if V(i, j) > ub || V(i, j) < lb
V(i, j) = XU+randn(1)*(XU-XL);
end
end
end
% 合并种群
X = [X
new_X
V];
% 计算新的适应度值
for i = 1:size(X, 1)
fitness(i) = fun(X(i, , L, Rs, Re, data);
end
% 种群排序
[bestfitness, SortOrder] = sort(fitness, ‘descend’);
% 竞争排除（删除额外成员）
X = X(SortOrder(1:N), ;
fitness = bestfitness(1:N);
% 保存最佳种群
BestSol = X(1, ;
gbest = BestSol;
% 保存最优函数值历史记录
BestCosts(it) = bestfitness(1);
% 显示迭代信息
disp(['Iteration ’ num2str(it) ': Best Cost = ’ num2str(BestCosts(it))]);
end

bestfitness = BestCosts(end);
%% 结果显示
x = gbest(1:2:end);
y = gbest(2:2:end);
disp(‘最优位置：’ );
for i = 1:dim/2
disp([num2str(x(i)), ’ ', num2str(y(i))]);
end
disp([‘最优覆盖率：’, num2str(BestCosts(end))]);
%% 绘图
figure;
plot(BestCosts, ‘r’, ‘lineWidth’, 2); % 画出迭代图
title(‘算法训练过程’, ‘fontsize’, 12);
xlabel(‘迭代次数’, ‘fontsize’, 12);
ylabel(‘粒子覆盖率’, ‘fontsize’, 12);
figure
for i = 1:dim/2
axis([0 L 0 L]); % 限制坐标范围
sita = 0:pi/100:2pi; % 角度[0, 2pi]
hold on;
fill(x(i)+Rscos(sita), y(i)+Rssin(sita), ‘k’);
end
plot(x, y, ‘r+’);
title ‘IWO优化覆盖’;
function Rcov = fun(Position, L, Rs, Re, data)
%% 适应度函数：WSN的覆盖率
x = Position(1:2:end); % 获取x轴的坐标
y = Position(2:2:end); % 获取y轴的坐标
lamda = 0.1; % 感知衰减系数
N = length(x); % 节点总个数
% 离散化区域内的点
m = 0:data:L;
n = 0:data:L;
k = 1;
for i = 1:numel(m)
for j = 1:numel(n)
p(k, = [m(i), n(j)];
k = k+1;
end
end
Total = size(p, 1);
% 计算覆盖率
for j = 1:size(p, 1)
C = zeros(N, 1);
for i = 1:N
dij = sqrt((p(j, 1)-x(i))^2+(p(j, 2)-y(i))^2);
if Rs-Re >= dij
C(i) = 1; % 改变覆盖状态
elseif Rs > dij
C(i) = exp(-lamda*(dij-(Rs-Re))/(Rs-dij));
end
end
P(j) = 1-prod(1-C);
end
% 计算覆盖比例
Rcov = sum(P(1:end))/Total;

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄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
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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