文章目录

• 一、理论基础
• • 1、节点覆盖模型
  • 2、樽海鞘群算法
  • • （1）领导者位置更新
    • （2）跟随者位置更新
• 二、仿真结果
• 三、参考文献
• 四、Matlab仿真程序

一、理论基础

1、节点覆盖模型

2、樽海鞘群算法

樽海鞘群算法(salp swarm algorithm，SSA)是Seyedali Mirjalili等于2017年提出的一种新型智能优化算法。每次迭代中，领导者指导追随者，以一种链式行为，向食物移动。移动过程中，领导者进行全局探索，而追随者则充分进行局部探索，大大减少了陷入局部最优的情况。樽海鞘群算法中有两类个体， 分别是领导者和跟随者。

二、仿真结果

设监测区域为50 m × 50 m 50 m × 50 m50m×50m的二维平面，传感器节点个数N = 35 N = 35N=35，其感知半径是R s = 5 m R_s = 5mRs​=5m，通信半径R c = 10 m R_c= 10mRc​=10m，迭代300次。初始部署、SSA优化覆盖、SSA算法覆盖率进化曲线如图1~3所示。

图1 初始部署

图2 SSA优化覆盖

图3 SSA覆盖率进化曲线

三、参考文献

[1] Seyedali Mirjalili,Amir H. Gandomi,Seyedeh Zahra Mirjalili,Shahrzad Saremi,Hossam Faris,Seyed Mohammad Mirjalili. Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems[J]. Advances in Engineering Software,2017.
[2] 俞家珊,吴雷.双领导者樽海鞘群算法[J].计算机科学,2021,48(04):254-260.

标签：领导者,50,WSN,算法,SSA,节点,Mirjalili,海鞘
来源： https://blog.csdn.net/QQ3381151092/article/details/117898449