【WSN覆盖优化】基于鱼鹰优化算法OOA求解无线传感器节点2D覆盖优化问题附Matlab代码

鱼鹰优化算法（Osprey Optimization Algorithm, OOA）是一种基于鱼鹰捕鱼行为的启发式优化算法，可用于解决优化问题。在无线传感器网络（WSN）中，覆盖优化是一个关键问题，涉及到最大化网络覆盖范围并减少节点数量。以下是一个简单的示例框架，展示如何基于OOA算法求解无线传感器节点的二维覆盖优化问题，并提供Matlab代码示例：

ini

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% 定义问题参数
num_nodes = 50; % 传感器节点数量
area_side = 100; % 区域边长
coverage_radius = 10; % 覆盖半径

% 初始化传感器节点的位置
nodes_x = rand(1, num_nodes) * area_side;
nodes_y = rand(1, num_nodes) * area_side;

% 定义OOA算法参数
max_iter = 100; % 迭代次数
num_ospreys = 20; % 鱼鹰数量
alpha = 0.9; % 学习率

% 初始化鱼鹰位置
ospreys_x = rand(1, num_ospreys) * area_side;
ospreys_y = rand(1, num_ospreys) * area_side;

% OOA算法优化过程
for iter = 1:max_iter
% 计算每只鱼鹰的适应度
fitness = zeros(1, num_ospreys);
for i = 1:num_ospreys
% 计算覆盖率，即覆盖每只鱼鹰的传感器节点数量
covered_nodes = sum((nodes_x - ospreys_x(i)).^2 + (nodes_y - ospreys_y(i)).^2 <= coverage_radius^2);
fitness(i) = covered_nodes;
end

% 更新鱼鹰的位置
[~, idx] = max(fitness);
best_x = ospreys_x(idx);
best_y = ospreys_y(idx);

for i = 1:num_ospreys
    ospreys_x(i) = ospreys_x(i) + alpha * rand() * (best_x - ospreys_x(i));
    ospreys_y(i) = ospreys_y(i) + alpha * rand() * (best_y - ospreys_y(i));
    
    % 边界处理
    ospreys_x(i) = max(0, min(ospreys_x(i), area_side));
    ospreys_y(i) = max(0, min(ospreys_y(i), area_side));
end

end

% 显示最优的鱼鹰位置
disp(‘最优鱼鹰位置:’);
disp([best_x, best_y]);