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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是一種由大量分布在監(jiān)測區(qū)域的無線傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò)。這些節(jié)點可以感知環(huán)境中的各種物理和化學(xué)參數(shù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒肟刂乒?jié)點。WSN在許多領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用，包括環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)、安防等。然而，WSN的能源限制是一個主要的挑戰(zhàn)，因為傳感器節(jié)點通常由有限的電池供電。

鑒于傳感器節(jié)點的能量有限，通過能效設(shè)計實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要 。另一方面，在?WSN 激活后，網(wǎng)絡(luò)中的傳感覆蓋范圍可能會隨著時間的推移而逐漸下降。因此，對于關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用，應(yīng)考慮節(jié)能覆蓋控制以支持WSN 的服務(wù)質(zhì)量 (QoS)。通常，覆蓋控制策略會帶來一些具有挑戰(zhàn)性的問題：（1）解決沖突，同時確定應(yīng)該關(guān)閉哪些節(jié)點以節(jié)省能源；(2)設(shè)計最優(yōu)喚醒方案避免喚醒不必要的節(jié)點。在本文中，我們使用基于模因算法（MA）的方法（名為 CoCMA）在基于集群的 WSN 中實現(xiàn)節(jié)能覆蓋控制，以解決具有挑戰(zhàn)性的問題。CoCMA 包含兩種優(yōu)化策略：基于 MA 的傳感器節(jié)點調(diào)度和喚醒方案，它們負(fù)責(zé)延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，同時保持覆蓋范圍保留?；贛A的調(diào)度應(yīng)用于給定的WSN以避免冗余節(jié)點造成不必要的能量消耗。在網(wǎng)絡(luò)運行期間，喚醒方案喚醒休眠的傳感器節(jié)點以恢復(fù)因死亡而造成的覆蓋盲區(qū)。

以下是在CoCMA中實現(xiàn)節(jié)能覆蓋控制算法的步驟：

1. 集群形成：首先，WSN中的傳感器節(jié)點被劃分為不同的集群。這可以通過使用分簇算法，如LEACH（低能量自適應(yīng)分簇層次）來實現(xiàn)。LEACH算法根據(jù)節(jié)點的能量水平選擇集群頭節(jié)點，并將其他節(jié)點分配給這些頭節(jié)點。

2. 節(jié)點選擇：在每個集群中，選擇一個或多個節(jié)點作為覆蓋節(jié)點。覆蓋節(jié)點負(fù)責(zé)收集傳感器數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)街醒肟刂乒?jié)點。為了選擇覆蓋節(jié)點，可以使用一些指標(biāo)，如節(jié)點的能量水平、位置和距離等。

3. 覆蓋控制：覆蓋控制是確保整個監(jiān)測區(qū)域都被傳感器節(jié)點覆蓋的過程。在CoCMA中，覆蓋控制算法被設(shè)計為節(jié)能的，以減少節(jié)點的能量消耗。一種常見的覆蓋控制算法是基于覆蓋半徑的調(diào)整。通過調(diào)整節(jié)點的傳輸功率和接收功率，可以控制節(jié)點的覆蓋范圍，從而減少能量消耗。

4. 能量平衡：在CoCMA中，能量平衡是一個重要的考慮因素。傳感器節(jié)點之間的能量消耗應(yīng)該盡可能均衡，以避免某些節(jié)點過早耗盡能量。為了實現(xiàn)能量平衡，可以使用一些算法，如能量分配算法和能量傳輸算法。

5. 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：最后，對CoCMA進行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是很重要的。通過對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M行優(yōu)化，可以減少能量消耗并提高覆蓋率。一種常見的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法是使用遺傳算法或模擬退火算法來尋找最佳解決方案。

通過實施上述步驟，可以在CoCMA中實現(xiàn)節(jié)能覆蓋控制算法。這將有助于延長WSN的壽命并提高網(wǎng)絡(luò)的性能。然而，需要注意的是，每個應(yīng)用場景都可能需要不同的算法和參數(shù)設(shè)置。因此，在實施算法之前，應(yīng)該根據(jù)具體的應(yīng)用需求進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化。

總的來說，基于集群的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（CoCMA）是一種有效的節(jié)能覆蓋控制算法，可以應(yīng)用于各種WSN應(yīng)用中。通過合理選擇集群頭節(jié)點、覆蓋節(jié)點和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，可以實現(xiàn)節(jié)能、高效的WSN覆蓋。這將為環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)和安防等領(lǐng)域帶來更大的便利和效益。

?? 部分代碼

? ? ? ?subplot(1,2,1),plot(target_x(i,:),target_y(i,:),'*'); endfor k=1:sense_node ? ?for i=1:grid_range_y*span ? ? ? ?for j=1:grid_range_x*span ? ? ? ? ? ?distance(i,j,k)=sqrt((node_x(k)-node_y(k))^2+(target_x(i,j)-target_y(i,j))^2); ? ? ? ?end ? ?endend target_coveraged=zeros(length(target_x(:,1)),length(target_x(1,:)),pop_size,generation_size+1); % coverage array[best_fit,best_idx]=algorithm(); init_node_x=[]; % plot the nodesinit_node_y=[];for i=1:sense_node ? ?init_node_x(length(init_node_x)+1)=node_x(i); ? ?init_node_y(length(init_node_y)+1)=node_y(i); ? ?subplot(1,2,1),text(node_x(i),node_y(i),int2str(i));endaxis image;hold on; ? ? ? ? ?subplot(1,2,1),circle(sense_range,init_node_x,init_node_y,'b'); init_targe_coveraged=zeros(length(target_x(:,1)),length(target_x(1,:))); ? % determine the covered targets in the initial plot for k=1:sense_node ? ? ? ? ? for i=1:length(target_x(:,1)) ? ? ? ? ? ? ? for j=1:length(target_x(1,:)) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?if distance(i,j,k)<=sense_range ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? init_target_coveraged(i,j)=1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ? ? end ? ? ? ? ? end endinit_coveraged_target_count=0; ? ? ?% count the number of covered targetsinit_target_covered_x=[];init_target_covered_y=[];for i=1:length(target_x(:,1)) ? ? ?for j=1:length(target_x(1,:)) ? ? ? ? ?if(init_target_coveraged(i,j)==1) ? ? ? ? ? ? ? ?init_coveraged_target_count=init_coveraged_target_count+1; ? ? ? ? ? ? ? ?init_target_covered_x(length(init_target_covered_x)+1)=target_x(i,j); ? ? ? ? ? ? ? ?init_target_covered_y(length(init_target_covered_y)+1)=target_y(i,j); ? ? ? ? ?end ? ? ?endendaxis image; ? % plot the red circle (coverage)hold on;subplot(1,2,1),plot(init_target_covered_x,init_target_covered_y,'y.'); ?fprintf('\n initial coveraged target ratio=%d/%d active_node_num=%d',init_coveraged_target_count,length(target_x(1,:))*length(target_y(:,1)),sense_node); % list the original databest_node_x=[]; % plot the best result of node arrangement

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼和數(shù)據(jù)獲取及論文數(shù)模仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合