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  • matlab网络节点覆盖
    2022-04-12 20:42:17

    1 简介

    无线传感器网络在实际场景中的应用,实现数据的远程收集,降低人工成本,拓宽人类认识世界的途径。无线传感器网络目前已广泛运用到各个领域,例如:军事领域、环境监测、自然灾害预报、智能家居等。在无线传感器网络相关技术研究中,传感器节点部署算法的设计是其基本研究内容之一。无线传感器网络的部署问题与其应用需要高度相关,因而针对实际需要设计节点部署算法,是目前关于无线传感器网络覆盖算法研究的重点。引入人工势场中引力斥力概念进行无线传感器​优化部署。​

    2 部分代码

    %% Program Start%清零clc ;clear all;close all;%设定通信半径为5global Rc;Rc = 5;​%设定覆盖区域为L=40的正方形global L;L = 5*Rc*sqrt(2);S = L^2;​%初始化一个5*5的0矩阵，用来保存随机部署后每个网格中的节点个数initnode_num = zeros(5,5);node_num = 0;    %用于保存节点个数​​%设定网格权重grid_weight = [2,1,3,1,1;3,2,2,1,2;4,1,2,2,1;1,2,2,3,1;2,5,1,2,1];​%计算总权重total_weight = 0;for i = 1:5    for j = 1:5        total_weight_temp =  grid_weight(i,j);        total_weight = total_weight + total_weight_temp;    endend​%输出总权重total_weight grid_weight%% Random Deployment%随机产生坐标，作为节点的初始位置random_x = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));random_y = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));figure(1);draw_grid(L);  %画网格for i = 1:(total_weight+10)    x1 = random_x(i);    y1 = random_y(i);    draw_round(x1,y1);  %节点随机部署图end​%% Count Initial Nodes%计算初始化后每个单元格中的节点个数for i = 1:(total_weight+10)    temp_x = random_x(i);    temp_y = random_y(i);​%% Calculate Attractive Force%计算引力attractiveforce = zeros(25,4);  %初始化25*4的矩阵，存放每个网格受到的引力，由于每个网格周围有四个网格                                %列坐标从小到大表示左、上、右、下，处在边缘的网格若周围没有其他网格，用0表示，即不受                                %此方向的引力。另外，第一行代表（1,1）网格，第二行代表（1,2），……，第六行代表                                %（2,1）网格，第七行代表（2,2）网格，……,最后一行代表（5,5）网格   for m = 1:5             %m为x轴坐标    for n = 1:5         %n为y轴坐标        j = 1;        i = add1;       %i自动加1，从1到25        if (m-1)>0      %算左边网格            if grid_weight(m-1,n)>initnode_num(m-1,n)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m-1,n)-initnode_num(m-1,n);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        %算上边网格        j = j+1;        if (n+1)<6            if grid_weight(m,n+1)>initnode_num(m,n+1)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n+1)-initnode_num(m,n+1);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        %算右边网格        j = j+1;        if (m+1)<6            if grid_weight(m+1,n)>initnode_num(m+1,n)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m+1,n)-initnode_num(m+1,n);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        %算下边网格        j = j+1;        if (n-1)>0            if grid_weight(m,n-1)>initnode_num(m,n-1)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n-1)-initnode_num(m,n-1);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end    endendattractiveforce​%% Calculate Moving Probability and Move Nodes%计算移动概率并移动节点同时将网格中的节点移动到网格中心for m = 1:5    for n = 1:5        k = add1;        j = 1;        while ((rejectforce(m,n)>0)&&((attractiveforce(k,1)~=0)||(attractiveforce(k,2)~=0)||(attractiveforce(k,3)~=0)||(attractiveforce(k,4)~=0)))            %当中心网格斥力大于0&&周围引力至少有一个非0时成立            j = 1;            attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);            row = k;            col = j;            for j = 2:4    %求最大引力，即求得最大移动概率                if attractiveforce(k,j)>attractiveforce_max                    attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);                    row = k;                    col = j;                end            end            initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1;  %相应网格节点减1            rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1;    %相应的斥力也减1            attractiveforce(row,col) = attractiveforce(row,col)-1; %相应网格引力减1            %下面进行坐标转换，使通过引力获得节点的网格节点数加1            m1 = m;            n1 = n;            if col == 1                m1 = m1-1;            elseif col == 2                n1 = n1+1;            elseif col == 3                m1 = m1+1;            elseif col == 4                n1 = n1-1;            end            initnode_num(m1,n1) = initnode_num(m1,n1)+1;        end    endendgrid_weightinitnode_numrejectforce​figure(2);     %动态调整后的节点部署draw_grid(L);  %画网格for i = 1:5    for j = 1:5        if initnode_num(i,j)~=0        draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));        end    endend​%% Detect Uncovered Grid%监测未被覆盖的网格,0表示已经达到权重要求，负数表示未达到权重要求。%定义覆盖成功率=动态调整后获得的权重/设定的总权重uncovered_grid = zeros(5,5);for i = 1:5    for j = 1:5        if initnode_num(i,j)<grid_weight(i,j)            uncovered_grid(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j);        else            uncovered_grid(i,j) = 0;        end    endend​uncovered_grid​adjusted_weight = 0;for i = 1:5    for j =1:5        temp = uncovered_grid(i,j);        adjusted_weight = adjusted_weight+temp;    endendcoveragesuccess_rate = (total_weight+adjusted_weight)/total_weight;coveragesuccess_rate​%% Individually Adjust Node%对未达到权重要求的网格进行调整，从仍然存在斥力的网格中吸引节点，由于节点运动%需要消耗大量能量，故节点移动的相对距离不能太远，否则就失去了移动的意义，现规定%只能从相对两个网格中心距离的网格中吸引节点。for i = 1:5    for j = 1:5        k = 0;        while (uncovered_grid(i,j)<0)&&(k ~= 25)            k = 0;            for m = 1:5                for n = 1:5                    k = k+1;                    if (rejectforce(m,n)>0)&&(sqrt((m-i)^2+(n-j)^2)<=(2*sqrt(2)))                        uncovered_grid(i,j) = uncovered_grid(i,j)+1;                        initnode_num(i,j) = initnode_num(i,j)+1;                        rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1;                        initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1;                         flag = 1;                        break                     end                 end                if flag == 1                    flag = 0;                    break                end            end        end    endenduncovered_grid    initnode_num​figure(3);     %画最终的节点部署draw_grid(L);  %画网格for i = 1:5    for j = 1:5        if initnode_num(i,j)~=0        draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));        end    endend                                                                                                        ​​​

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]陈卓. 基于移动节点的无线传感器网络覆盖漏洞修复算法研究[D]. 北京交通大学.

    博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

    部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

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     2022-04-29 19:48:10
    C'为对应的这些节点的覆盖范围。A为每个节点对应的覆盖范围。 基于这个目标函数，我们进行仿真，获得如下的仿真结果： clc; clear; close all; warning off; addpath 'func\GA_toolbox\' addpath 'func\' ...

    建立如下的目标函数：

    表示的是每一代中被选择在工作状态的节点数目。

    C'为对应的这些节点的覆盖范围。A为每个节点对应的覆盖范围。

    基于这个目标函数，我们进行仿真，获得如下的仿真结果：

    clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\GA_toolbox\'
addpath 'func\'
RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',1));
 
%目标区域大小
W       = 10;
H       = 10;
%网格划分
G       = 20;
%节点数目
NN      = 200;
[X,Y,R] = func_initial(W,H,NN);
axis([0,W,0,H]);


%根据遗传算法进行参数的拟合
MAXGEN = 60;
NIND   = 200;
Chrom  = crtbp(NIND,NN*10);
%14个变量的区间
Areas  = [zeros(1,NN);
          ones(1,NN)];

FieldD = [rep([10],[1,NN]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,NN])];


ON_OFF  = zeros(NIND,NN);
ON_OFFs = zeros(MAXGEN,NN);  
NUMS    = zeros(MAXGEN,1);
fgl     = zeros(MAXGEN,1);
gen = 0;
for a=1:1:NIND 
    %所有节点均打开，作为其初始状态
    ON_OFF(a,:) = 1;      
    %计算对应的目标值
    [f,C1]      = func_obj(ON_OFF(a,:),X,Y,R,W,H,G);
    J(a,1)      = 1/f;
end

Objv  = (J+eps);
gen   = 0; 

while gen < MAXGEN;   
      gen
      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,0.99);   
      Selch=mut(Selch,0.01);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
      for a=1:1:NIND  
          if  gen == 1
              ON_OFF(a,:) = 1;  
          else
              ON_OFF(a,:) = (phen1(a,:)>=0.5);  
          end
          %计算对应的目标值
          [f,C1] = func_obj(ON_OFF(a,:),X,Y,R,W,H,G);
          JJ(a,1) = 1/f;
          
      end 
      Objvsel      =(JJ+eps);    
      [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
      for ii = 1:NIND
          [f,C1]     = func_obj(ON_OFF(:,ii),X,Y,R,W,H,G);
          flgs(ii)   = C1;
      end
      flgs2 = sort(flgs);
      for ii = 1:NN
          ON_OFFs(gen,ii) = mean(ON_OFF(:,ii))>=0.2;
      end  
      
      Error(gen) = mean(JJ);
      NUMS(gen)  = sum(ON_OFFs(gen,:));
      fgl(gen)   = mean(flgs2(3:end-2));
end 

figure(1);
plot([2:5:60],NUMS(2:5:gen),'--rs','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
xlabel('进化次数');
ylabel('采用的传感器节点数目');
grid on;

figure(2);
plot([2:5:60],fgl(2:5:gen),'--rs','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',10);
xlabel('进化次数');
ylabel('节点的有效覆盖率%');
grid on;

    A12-16

     

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  • 【优化覆盖】移动网格求解无线传感器网络节点覆盖优化问题matlab源码

     2021-09-13 19:57:13
    %设定覆盖区域为L=40的正方形 global L; L = 5*Rc*sqrt(2); S = L^2; %初始化一个5*5的0矩阵，用来保存随机部署后每个网格中的节点个数 initnode_num = zeros(5,5); node_num = 0; %用于保存节点个数 %设定网格...

    一、二维移动网格法简介

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述



    二、部分源代码

    %% Program Start
%清零
clc ;clear all;close all;
%设定通信半径为5
global Rc;
Rc = 5;

%设定覆盖区域为L=40的正方形
global L;
L = 5*Rc*sqrt(2);
S = L^2;

%初始化一个5*5的0矩阵，用来保存随机部署后每个网格中的节点个数
initnode_num = zeros(5,5);
node_num = 0;    %用于保存节点个数


%设定网格权重
grid_weight = [2,1,3,1,1;3,2,2,1,2;4,1,2,2,1;1,2,2,3,1;2,5,1,2,1];

%计算总权重
total_weight = 0;
for i = 1:5
    for j = 1:5
        total_weight_temp =  grid_weight(i,j);
        total_weight = total_weight + total_weight_temp;
    end
end

%输出总权重
total_weight 
grid_weight
%% Random Deployment
%随机产生坐标，作为节点的初始位置
random_x = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));
random_y = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));
figure(1);
draw_grid(L);  %画网格
for i = 1:(total_weight+10)
    x1 = random_x(i);
    y1 = random_y(i);
    draw_round(x1,y1);  %节点随机部署图
end

%% Count Initial Nodes
%计算初始化后每个单元格中的节点个数
for i = 1:(total_weight+10)
    temp_x = random_x(i);
    temp_y = random_y(i);
    %首先判断坐标轴上的点
    if temp_x == 0   %y轴上的点
        if temp_y == 0
            initnode_num(1,1) = initnode_num(1,1) + 1;
        else
            for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
                if (temp_y>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_y<n*Rc*sqrt(2))||(temp_y==n*Rc*sqrt(2)))
                    initnode_num(1,n) = initnode_num(1,n)+1;
                end
            end
        end
    end
    
    if temp_y == 0   %x轴上的点
        for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
            if (temp_x>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_x<n*Rc*sqrt(2))||(temp_x==n*Rc*sqrt(2)))
                initnode_num(n,1) = initnode_num(n,1)+1;
            end
        end
    end
    
    %非坐标轴上的点
    if (temp_x~=0)||(temp_y~=0)
        for m = 1:L/(Rc*sqrt(2))
            for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
                if ((temp_x>(m-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_x<m*Rc*sqrt(2))||(temp_x==m*Rc*sqrt(2))))&&((temp_y>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_y<n*Rc*sqrt(2))||(temp_y==n*Rc*sqrt(2))))
                 initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)+1;  
                end
            end
        end
    end
end
initnode_num

%% Calculate Reject Force
%计算斥力
rejectforce = zeros(5,5);   %初始化5*5的矩阵用于存放网格斥力
for i = 1:5
    for j = 1:5
        %如果网格中的节点数多于网格权重，则斥力等于两者之差，否则斥力为0
        if initnode_num(i,j)>grid_weight(i,j)
           rejectforce(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j); 
        else 
            rejectforce(i,j) = 0;
        end
       %rejectforce(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j);
    end
end
grid_weight
initnode_num
rejectforce

%% Calculate Attractive Force
%计算引力
attractiveforce = zeros(25,4);  %初始化25*4的矩阵，存放每个网格受到的引力，由于每个网格周围有四个网格
                                %列坐标从小到大表示左、上、右、下，处在边缘的网格若周围没有其他网格，用0表示，即不受
                                %此方向的引力。另外，第一行代表（1,1）网格，第二行代表（1,2），……，第六行代表
                                %（2,1）网格，第七行代表（2,2）网格，……,最后一行代表（5,5）网格   
for m = 1:5             %m为x轴坐标
    for n = 1:5         %n为y轴坐标
        j = 1;
        i = add1;       %i自动加1，从1到25
        if (m-1)>0      %算左边网格
            if grid_weight(m-1,n)>initnode_num(m-1,n)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m-1,n)-initnode_num(m-1,n);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算上边网格
        j = j+1;
        if (n+1)<6
            if grid_weight(m,n+1)>initnode_num(m,n+1)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n+1)-initnode_num(m,n+1);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算右边网格
        j = j+1;
        if (m+1)<6
            if grid_weight(m+1,n)>initnode_num(m+1,n)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m+1,n)-initnode_num(m+1,n);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算下边网格
        j = j+1;
        if (n-1)>0
            if grid_weight(m,n-1)>initnode_num(m,n-1)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n-1)-initnode_num(m,n-1);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
    end
end
attractiveforce

%% Calculate Moving Probability and Move Nodes
%计算移动概率并移动节点同时将网格中的节点移动到网格中心
for m = 1:5
    for n = 1:5
        k = add1;
        j = 1;
        while ((rejectforce(m,n)>0)&&((attractiveforce(k,1)~=0)||(attractiveforce(k,2)~=0)||(attractiveforce(k,3)~=0)||(attractiveforce(k,4)~=0)))
            %当中心网格斥力大于0&&周围引力至少有一个非0时成立
            j = 1;
            attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);
            row = k;
            col = j;
            for j = 2:4    %求最大引力，即求得最大移动概率
                if attractiveforce(k,j)>attractiveforce_max
                    attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);
                    row = k;
                    col = j;
                end
            end
            initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1;  %相应网格节点减1
            rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1;    %相应的斥力也减1
            attractiveforce(row,col) = attractiveforce(row,col)-1; %相应网格引力减1
            %下面进行坐标转换，使通过引力获得节点的网格节点数加1
            m1 = m;
            n1 = n;
            if col == 1
                m1 = m1-1;
            elseif col == 2
                n1 = n1+1;
            elseif col == 3
                m1 = m1+1;
            elseif col == 4
                n1 = n1-1;
            end
            initnode_num(m1,n1) = initnode_num(m1,n1)+1;
        end
    end
end
grid_weight
initnode_num
rejectforce

figure(2);     %动态调整后的节点部署
draw_grid(L);  %画网格
for i = 1:5
    for j = 1:5
        if initnode_num(i,j)~=0
        draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));
        end
    end
end
%--------------------------------------------
%程序名  ：  i = add1()
%参数说明：  无参数
%功能    ：  实现加1功能
%调用方式：  i = add1
%--------------------------------------------
function i = add1()
persistent a
if isempty(a)  %判断a是否已经赋值（初始化）
    a=0;
end
    a=a+1;
    if a >25;
        a = 1;
    end
  i=a;



    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    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] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017

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    算法

  • 【优化覆盖】移动网格求解无线传感器网络节点覆盖优化问题matlab源码.md

     2021-09-16 21:23:43
    【优化覆盖】移动网格求解无线传感器网络节点覆盖优化问题matlab源码.md
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  • 【优化覆盖】基于matlab移动网格求解无线传感器网络节点覆盖优化问题【含Matlab源码 1300期】

     千次阅读 2021-09-07 20:09:01
    %设定覆盖区域为L=40的正方形 global L; L = 5*Rc*sqrt(2); S = L^2; %初始化一个5*5的0矩阵，用来保存随机部署后每个网格中的节点个数 initnode_num = zeros(5,5); node_num = 0; %用于保存节点个数 %设定网格...

    一、二维移动网格法简介

    在这里插入图片描述
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    二、部分源代码

    %% Program Start
%清零
clc ;clear all;close all;
%设定通信半径为5
global Rc;
Rc = 5;

%设定覆盖区域为L=40的正方形
global L;
L = 5*Rc*sqrt(2);
S = L^2;

%初始化一个5*5的0矩阵，用来保存随机部署后每个网格中的节点个数
initnode_num = zeros(5,5);
node_num = 0;    %用于保存节点个数


%设定网格权重
grid_weight = [2,1,3,1,1;3,2,2,1,2;4,1,2,2,1;1,2,2,3,1;2,5,1,2,1];

%计算总权重
total_weight = 0;
for i = 1:5
    for j = 1:5
        total_weight_temp =  grid_weight(i,j);
        total_weight = total_weight + total_weight_temp;
    end
end

%输出总权重
total_weight 
grid_weight
%% Random Deployment
%随机产生坐标，作为节点的初始位置
random_x = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));
random_y = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight+10));
figure(1);
draw_grid(L);  %画网格
for i = 1:(total_weight+10)
    x1 = random_x(i);
    y1 = random_y(i);
    draw_round(x1,y1);  %节点随机部署图
end

%% Count Initial Nodes
%计算初始化后每个单元格中的节点个数
for i = 1:(total_weight+10)
    temp_x = random_x(i);
    temp_y = random_y(i);
    %首先判断坐标轴上的点
    if temp_x == 0   %y轴上的点
        if temp_y == 0
            initnode_num(1,1) = initnode_num(1,1) + 1;
        else
            for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
                if (temp_y>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_y<n*Rc*sqrt(2))||(temp_y==n*Rc*sqrt(2)))
                    initnode_num(1,n) = initnode_num(1,n)+1;
                end
            end
        end
    end
    
    if temp_y == 0   %x轴上的点
        for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
            if (temp_x>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_x<n*Rc*sqrt(2))||(temp_x==n*Rc*sqrt(2)))
                initnode_num(n,1) = initnode_num(n,1)+1;
            end
        end
    end
    
    %非坐标轴上的点
    if (temp_x~=0)||(temp_y~=0)
        for m = 1:L/(Rc*sqrt(2))
            for n = 1:L/(Rc*sqrt(2))
                if ((temp_x>(m-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_x<m*Rc*sqrt(2))||(temp_x==m*Rc*sqrt(2))))&&((temp_y>(n-1)*Rc*sqrt(2))&&((temp_y<n*Rc*sqrt(2))||(temp_y==n*Rc*sqrt(2))))
                 initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)+1;  
                end
            end
        end
    end
end
initnode_num

%% Calculate Reject Force
%计算斥力
rejectforce = zeros(5,5);   %初始化5*5的矩阵用于存放网格斥力
for i = 1:5
    for j = 1:5
        %如果网格中的节点数多于网格权重，则斥力等于两者之差，否则斥力为0
        if initnode_num(i,j)>grid_weight(i,j)
           rejectforce(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j); 
        else 
            rejectforce(i,j) = 0;
        end
       %rejectforce(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j);
    end
end
grid_weight
initnode_num
rejectforce

%% Calculate Attractive Force
%计算引力
attractiveforce = zeros(25,4);  %初始化25*4的矩阵，存放每个网格受到的引力，由于每个网格周围有四个网格
                                %列坐标从小到大表示左、上、右、下，处在边缘的网格若周围没有其他网格，用0表示，即不受
                                %此方向的引力。另外，第一行代表（1,1）网格，第二行代表（1,2），……，第六行代表
                                %（2,1）网格，第七行代表（2,2）网格，……,最后一行代表（5,5）网格   
for m = 1:5             %m为x轴坐标
    for n = 1:5         %n为y轴坐标
        j = 1;
        i = add1;       %i自动加1，从1到25
        if (m-1)>0      %算左边网格
            if grid_weight(m-1,n)>initnode_num(m-1,n)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m-1,n)-initnode_num(m-1,n);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算上边网格
        j = j+1;
        if (n+1)<6
            if grid_weight(m,n+1)>initnode_num(m,n+1)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n+1)-initnode_num(m,n+1);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算右边网格
        j = j+1;
        if (m+1)<6
            if grid_weight(m+1,n)>initnode_num(m+1,n)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m+1,n)-initnode_num(m+1,n);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
        %算下边网格
        j = j+1;
        if (n-1)>0
            if grid_weight(m,n-1)>initnode_num(m,n-1)
               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n-1)-initnode_num(m,n-1);
            else
               attractiveforce(i,j) = 0;
            end
        else
           attractiveforce(i,j) = 0; 
        end
    end
end
attractiveforce

%% Calculate Moving Probability and Move Nodes
%计算移动概率并移动节点同时将网格中的节点移动到网格中心
for m = 1:5
    for n = 1:5
        k = add1;
        j = 1;
        while ((rejectforce(m,n)>0)&&((attractiveforce(k,1)~=0)||(attractiveforce(k,2)~=0)||(attractiveforce(k,3)~=0)||(attractiveforce(k,4)~=0)))
            %当中心网格斥力大于0&&周围引力至少有一个非0时成立
            j = 1;
            attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);
            row = k;
            col = j;
            for j = 2:4    %求最大引力，即求得最大移动概率
                if attractiveforce(k,j)>attractiveforce_max
                    attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);
                    row = k;
                    col = j;
                end
            end
            initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1;  %相应网格节点减1
            rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1;    %相应的斥力也减1
            attractiveforce(row,col) = attractiveforce(row,col)-1; %相应网格引力减1
            %下面进行坐标转换，使通过引力获得节点的网格节点数加1
            m1 = m;
            n1 = n;
            if col == 1
                m1 = m1-1;
            elseif col == 2
                n1 = n1+1;
            elseif col == 3
                m1 = m1+1;
            elseif col == 4
                n1 = n1-1;
            end
            initnode_num(m1,n1) = initnode_num(m1,n1)+1;
        end
    end
end
grid_weight
initnode_num
rejectforce

figure(2);     %动态调整后的节点部署
draw_grid(L);  %画网格
for i = 1:5
    for j = 1:5
        if initnode_num(i,j)~=0
        draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));
        end
    end
end
%--------------------------------------------
%程序名  ：  i = add1()
%参数说明：  无参数
%功能    ：  实现加1功能
%调用方式：  i = add1
%--------------------------------------------
function i = add1()
persistent a
if isempty(a)  %判断a是否已经赋值（初始化）
    a=0;
end
    a=a+1;
    if a >25;
        a = 1;
    end
  i=a;

    三、运行结果

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    四、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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    基于网格点覆盖模型的高效传感器网络节点配置算法
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  • 毕设题目：Matlab优化覆盖

     2021-11-26 12:58:24
    覆盖问题是无线传感器网络中的重要问题。覆盖问题的解决对于传感器网络中的数据收集、数据聚集、数据查询、数据挖掘等应用具有重要的意义。近年来,研究者们针对不同拓扑结构的无线传感器网络中的不同类型的覆盖问题...
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    图像处理 开发语言

  • 基于雪堆博弈进化的复杂网络节点覆盖方法

     2021-04-19 03:51:32
    基于雪堆博弈进化的复杂网络节点覆盖方法【技术领域】[0001] 本发明属于网络技术领域，特别涉及一种复杂网络的节点覆盖方法，可用于分布 规划和网络优化，例如城市道路网络中监控设备最优安装位置的选择，投放广告时...
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  • 论文研究-一种概率模型无线传感器网络覆盖算法.pdf

     2019-07-22 21:00:01
    首先该概率模型通过调度覆盖区域内的节点状态来实现对覆盖区域监测，保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源；其次对不同的覆盖区域利用概率期望值及相应定理求出满足覆盖条件下最少传感器...
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    概率模型 算法

  • 论文研究-改进的无线传感器网络节点虚拟力部署方法.pdf

     2019-07-22 23:02:09
    提出了一种改进的虚拟力节点部署方法，在传统的基于虚拟力的网络节点部署算法的基础上，利用计算几何中的Delaunay三角剖分定义了节点之间的邻接关系，当前节点所受的虚拟力仅被限制在具有邻接关系的节点之间。...
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  • 视角受限传感器网络强栅栏覆盖判定算法

     2021-02-23 07:32:24
    本文通过视角受限节点传感方向的调整,设计一种分布式算法以判定网络能否提供强栅栏覆盖.算法主要思想是利用节点及邻居节点的物理位置关系构建强/弱栅栏对.另外,本文设计贪心策略优先选择邻居节点数多的候选节点构建...
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空空如也

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