1.完整项目描述和程序获取
>面包多安全交易平台:https://mbd.pub/o/bread/ZJmWl51y
>如果链接失效，可以直接打开本站店铺搜索相关店铺：
>如果链接失效，程序调试报错或者项目合作也可以加微信或者QQ联系。
2.部分仿真图预览
3.算法概述
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种分布式传感器网络，由大量的无线传感器节点组成，它们可以自组织、自适应、自愈合，通过无线通信协同完成任务。WSN应用广泛，如环境监测、农业、医疗等领域。在WSN中，传感器节点的部署是影响网络性能的重要因素。传感器节点部署不合理，会导致网络覆盖不足、能量消耗不均衡等问题。因此，如何实现WSN的最优部署成为WSN领域的研究热点之一。MOEA（Multi-Objective Evolutionary Algorithm，多目标进化算法）是一种通过模拟自然进化过程来求解多目标优化问题的算法。MOEA算法具有全局寻优能力、非线性和非凸性问题求解能力、可并行化等特点，已被广泛应用于WSN最优部署问题的求解。
4.部分源码
.............................................................................
%目标个数
nn = 2*(N+M);
Num = 3;
Xmax = [W*ones(1,nn)];
Xmin = [1*ones(1,nn)];
%种群大小
pop = 100;
lamdaMat = generateLamda(pop,Num);
%邻居规模大小
T = 4;
Maxgen = 1000;
%初始化邻居
B = getNeighbor(lamdaMat,T);
%初始化个体位置
X = repmat(Xmin,pop,1)+rand(pop,nn).*repmat(Xmax-Xmin,pop,1);
for i=1:pop
[fitness,f1,f2,f3] = func_obj(X(i,:));
fit(i,:) = fitness;
fit2(i) = sum(fitness);
end
[V,I] = max(fit2);
z0 = fit(I,:);
X0 = X(I,:);
z = z0;
tic;
%迭代循环
for gen =1:Maxgen
gen
for i = 1:pop
%繁殖
index = randperm(T);
r1 = B(i,index(1));
r2 = B(i,index(2));
y = geneticOp( X(r1,:), X(r2,:),Xmax,Xmin);
%Improvement
y = CheckBound(y,Xmax,Xmin);
[fity,f1,f2,f3] = func_obj(y);
for j=1:Num
z(j) = min(z(j),fity(j));
end
%Update of neighboring solution
[X,fit] = updateNeigh(X,fit,B(i,:),y,z);
end
errss(gen) = mean(fit(:,1)+fit(:,2)+fit(:,3))/3;
if gen == Maxgen
figure
for i=1:N
plot(X1(i),Y1(i),'r.');
hold on
circle([X1(i),Y1(i)],R(i),1000,'g');
hold on
end
for i=1:M
plot(X2(i),Y2(i),'b.');
hold on
end
axis([0,W,0,H]);
title(['部署结果：f1=',num2str(min(fit(:,1))),', f2=',num2str(min(fit(:,2))),', f3=',num2str(min(fit(:,3)))]);
xlabel('x');
ylabel('y');
end
end
disp('运行时间：');
toc
figure;
plot(errss,'LineWidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('MOEA/D迭代过程');
save R0a.mat z0 X0 X fit
12_074_m
