基于GWO灰狼优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

1.程序功能描述

无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是 WSN 的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受灰狼群体捕食行为启发的元启发式优化算法，可用于解决 WSN 网络最优节点部署问题。通过GWO，实现对节点数量和节点部署坐标的优化，实现用较小的节点完成较大的部署覆盖率的目标。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序

..................................................................
% 获取最佳解并绘制优化后的节点部署
[V,I] = min(Jit1); 
Xbest = xpos(I,1:Nnode); 
Ybest = xpos(I,1+Nnode:Nnode+Nnode); 
Nbest = round(xpos(I,end));


subplot(122);

for i=1:Nbest
    func_cover([Xbest(i),Ybest(i)],rd,1000,'r');
    hold on 
    x1_=Xbest(i)+rd*cos(w);
    y1_=Ybest(i)+rd*sin(w);
    fill(x1_,y1_,'g','FaceAlpha',0.3)
    plot(Xbest(i),Ybest(i),'b.');
    hold on
    i=i+1;
end
axis([0,width,0,high]);

[Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Nbest);
title(['优化后','WSN节点数量:',num2str(Nbest),',WSN覆盖率:',num2str(100-100*Coverage1),'%']);

figure;
subplot(121);
bar([Nnode,Nbest]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('节点数量');

subplot(122);
bar([100-100*Coverage1b,100-100*Coverage1]);
xlabel('1:优化前,  2:优化后');
ylabel('覆盖率%');


figure;
plot(Favg);
xlabel('迭代次数');
ylabel('average J');
grid on
96

4.本算法原理

基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的无线传感器网络（WSN）最优节点部署算法，通过模拟灰狼群体的社会等级制度和狩猎行为，优化传感器节点的位置以实现网络覆盖最大化或定位精度提升。

在GWO中，将灰狼分为四个等级：α（领导者,群体的领导者，负责决策群体的行动方向，对应问题的最优解）、β（次领导者，辅助 α 狼进行决策，对应次优解）、δ（普通成员，服从 α 和 β 的指挥，对应第三优解。）和ω（底层成员,处于群体的底层，听从其他等级的命令，代表较差的解。）。α狼负责决策群体的行动方向，β狼辅助α狼进行决策，δ狼服从α和β的指挥，ω狼则处于群体的底层，听从其他等级的命令。

灰狼在捕食过程中会逐渐包围猎物，其数学模型如下：

在实际狩猎中，α、β和δ狼对猎物的位置有更好的判断，因此在GWO中，使用这三只狼的位置来估计猎物的位置。具体公式如下：

在WSN节点部署问题中，目标是找到一组节点的位置，使得网络的覆盖范围最大，同时满足一定的连通性和能量约束。适应度函数用于评估每个节点部署方案的优劣，常见的适应度函数是网络的覆盖度。

在这个优化过程中，网络节点的覆盖率定义如下：

GWO算法通过模拟灰狼的群体狩猎行为，能够在搜索空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优解。算法的收敛因子随着迭代次数线性减小，使得算法在前期具有较强的全局搜索能力，在后期具有较强的局部搜索能力，从而加快了收敛速度。

基于GWO的WSN网络最优节点部署算法通过模拟灰狼的群体狩猎行为，在搜索空间中寻找最优的节点部署方案，以提高网络的覆盖范围。

5.完整程序

VVV