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内容介绍

无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、低成本的传感器节点组成的网络，用于收集和传输环境数据。由于传感器节点的能量有限，因此在WSN中路由优化至关重要，以最大限度地延长网络寿命。本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）的WSN路由优化算法，旨在找到节点消耗能量最低的路由路径。

引言

WSN在环境监测、工业自动化和医疗保健等领域有着广泛的应用。然而，传感器节点的能量有限，因此路由优化对于延长网络寿命至关重要。传统的路由算法，如最短路径算法，并不考虑节点的能量消耗。

蚁群算法

蚁群算法是一种启发式算法，灵感来自蚂蚁寻找食物的集体行为。在ACO中，蚂蚁在解决空间中寻找最短路径的问题时，通过释放信息素来相互交流。信息素浓度高的路径更有可能被蚂蚁选择。

基于ACO的WSN路由优化算法

本文提出的基于ACO的WSN路由优化算法包括以下步骤：

1. **初始化：**初始化蚂蚁种群，并为每个蚂蚁分配一个起始节点。

2. **路径构建：**每个蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数选择下一个节点，直到到达目标节点。

3. **信息素更新：**蚂蚁完成路径构建后，会更新路径上节点的信息素浓度。消耗能量较少的路径将获得更高的信息素浓度。

4. **蒸发：**信息素会随着时间的推移而蒸发，以防止算法陷入局部最优。

5. **终止：**当满足终止条件（例如达到最大迭代次数或找到最优路径）时，算法终止。

仿真结果

本文将提出的算法与其他路由算法（如最短路径算法和最小跳数算法）进行了仿真比较。仿真结果表明，基于ACO的算法在节点消耗能量方面具有显着的优势。

结论

本文提出了一种基于蚁群算法的WSN路由优化算法，旨在找到节点消耗能量最低的路由路径。仿真结果表明，该算法在延长网络寿命方面具有良好的性能。未来，该算法可以进一步优化，以适应更复杂的WSN场景。

部分代码

C0=0.2;f=5;K=100; %迭代次数（指蚂蚁出动多少波）c2=2;d0=1;dead=0;Alpha=1.5;Gamma=1;Beta=0.5;Rho=0.6;Q=10.^4;N=size(C,1);D=ones(N,N);    Length_best=ones(K,1);    Routh_best=cell(K,1);    Best_path=cell(K,1);    Best_length=ones(K,1);    Length_average=ones(K,1);for i=1:N    for j=1:N        if i < j           D(i,j)=sqrt((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2);        end    D(j,i)=D(i,j);    endend​D_average=mean(D);R_max=D_average;​rand('state',5)  %rand('state',0)作用在于如果指定状态，产生随机结果相同E=ones(N,1);E1=zeros(N,1);E2=zeros(N,1);E3=ones(N,1);kd=2000;Eelec=50*10.^-9; %接收能量损耗Eamp=100*10.^-12;  %传输损耗系数Tau = ones(N,N);Routes=cell(K,M);%%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线PL=zeros(K,M); %用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度dead_first_flag=0;

️ 运行结果

参考文献

​[1]唐军.目标跟踪WMSN的定位方法与动态分簇研究[D].浙江大学,2009.

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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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.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

3 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 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

6 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

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合