目錄
1.程序功能描述
2.測試軟件版本以及運行結果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序
1.程序功能描述
? ? ? ?鯨魚優化算法（WOA）是一種模擬座頭鯨捕食行為的元啟發式優化算法。其主要原理基于座頭鯨獨特的 “氣泡網” 捕食策略，通過數學模型模擬鯨魚在搜索空間中尋找最優解的過程。通過WOA，實現對節點數量和節點部署坐標的優化，實現用較小的節點完成較大的部署覆蓋率的目標。
2.測試軟件版本以及運行結果展示
matlab2022a/matlab2024b版本運行
3.核心程序
..........................................
% 獲取最佳解并繪制優化后的節點部署
[V,I] = max(Jit1);
Xbest = xwoa(I,1:Nnode);
Ybest = xwoa(I,1+Nnode:Nnode+Nnode);
Nbest = round(xwoa(I,end));subplot(122);for i=1:Nbestfunc_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 oni=i+1;
end
axis([0,width,0,high]);[Coverage1,Coverage2] = func_fitness(Xbest,Ybest,Nbest);
title(['優化后','WSN節點數量:',num2str(Nbest),',WSN覆蓋率:',num2str(100*Coverage1),'%']);figure;
subplot(121);
bar([Nnode,Nbest]);
xlabel('1:優化前, 2:優化后');
ylabel('節點數量');subplot(122);
bar([100*Coverage1b,100*Coverage1]);
xlabel('1:優化前, 2:優化后');
ylabel('覆蓋率%');figure;
plot(Favg);
xlabel('迭代次數');
ylabel('average J');
grid on
954.本算法原理
? ? ? ? WOA算法假設當前搜索到的最優解為獵物位置。在每次迭代中，鯨魚個體（解）嘗試向最優解靠近，其位置更新公式為：
座頭鯨捕食時會圍繞獵物螺旋式上升，WOA 算法通過以下公式模擬這一行為：
鯨魚進入全局搜索階段，在搜索空間中隨機選擇一個位置進行探索，避免算法陷入局部最優。此時鯨魚位置更新公式為：
? ? ? ? 在每次迭代完成后，比較所有鯨魚個體的適應度值，找出當前迭代中的最優解（即最優的節點部署方案）。記錄最優解的位置和適應度值，并與歷史最優解進行比較。如果當前最優解的適應度值優于歷史最優解，則更新歷史最優解，保留最優的節點部署方案及其對應的覆蓋率和節點數量信息。
? ? ? ? 在這個優化過程中，網絡節點的覆蓋率定義如下：
5.完整程序
VVV
