无线传感器网络（WSN）作为物联网的重要组成部分，在环境监测、军事侦察和智慧城市等领域均有广泛应用。然而，在复杂环境中如何有效部署传感器节点以提高覆盖率，始终是一个亟待解决的问题。本文针对WSN在存在障碍物干扰情况下的覆盖率优化问题，提出了一种基于遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合的混合优化策略。该方法首先采用GA进行全局搜索，通过设计精英保留机制和适应度函数，对节点初始部署方案进行迭代优化；在考虑障碍物区域的惩罚效应后，生成覆盖率较高的节点布局。随后，利用PSO对GA结果进行局部微调，以加速收敛并进一步提升整体网络的覆盖性能。
项目信息
编号：MOG-116
大小：1.8M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
无线传感器网络（WSN）作为物联网的重要组成部分，在环境监测、军事侦察和智慧城市等领域均有广泛应用。然而，在复杂环境中如何有效部署传感器节点以提高覆盖率，始终是一个亟待解决的问题。本文针对WSN在存在障碍物干扰情况下的覆盖率优化问题，提出了一种基于遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合的混合优化策略。该方法首先采用GA进行全局搜索，通过设计精英保留机制和适应度函数，对节点初始部署方案进行迭代优化；在考虑障碍物区域的惩罚效应后，生成覆盖率较高的节点布局。随后，利用PSO对GA结果进行局部微调，以加速收敛并进一步提升整体网络的覆盖性能。
为验证方法的有效性，本文构建了一个二维仿真模型，其中在设定的区域内随机生成传感器节点，并预设障碍物区域以模拟实际环境中的干扰因素。仿真中首先评估初始部署方案的覆盖率，结果显示初始覆盖率约为91.79%；经过GA优化后，覆盖率提高至97.29%；在混合优化策略作用下，最终覆盖率达到99.57%。此外，详细的迭代过程数据表明，所提方法在全局搜索和局部优化阶段均表现出较高的收敛速度和稳定性，有效避免了陷入局部最优的问题。
本研究不仅为WSN在复杂环境下的节点部署提供了新的优化思路，同时也为相关领域的优化算法设计提供了理论依据和实践指导。未来工作可在进一步降低计算复杂度、扩展至三维环境以及考虑能耗等多目标优化方面进行深入探讨。
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运行效果
运行 WSN_Optimization_GUI.m
图1.界面初始化
（1）显示了 GUI 初始状态：左侧与右侧的坐标区还未绘制任何节点部署图，仅显示了标题“基于 Matlab 的无线传感器网络覆盖率优化”以及几个文本控件和按钮。
（2）“运行仿真”按钮尚未点击，界面上的文本控件尚未更新具体信息。
图2.运行后结果
点击“运行仿真”后，界面会绘制两幅图：
（1）左侧是“初始WSN部署及覆盖情况（含障碍物）”，蓝色圆圈代表初始节点位置，蓝色虚线圆圈代表节点感知范围，中间灰色方块代表障碍物区域。
（2）右侧是“优化后WSN部署及覆盖情况（含障碍物）”，红色圆圈和红色虚线圆代表混合优化后节点位置及感知范围。
下方文本框显示了主要参数和优化结果：
（1）初始覆盖率（排除障碍物区域）：约 91.79%
（2）GA优化后适应度：约 96.7067%（这里既包含覆盖率，也包含对障碍物区域内节点的惩罚，数值越高说明覆盖率越好、或节点落入障碍物区域越少）
（3）混合优化后适应度：约 99.5671%
图3.命令行日志
显示了命令行的详细日志输出，包括每一代 GA 的迭代结果，以及每一次迭代 PSO 的最优适应度变化。
从日志中可以看到：
（1）GA 部分在初始几代中适应度快速上升，随后在第 8 代达到 0.9729（即 97.29%），后续几十代基本保持在这一水平，最终GA优化后适应度约 97.2898%。
（2）PSO 部分在接收 GA 的结果作为初始解后，每次迭代都会输出当前的最优适应度。可以观察到适应度逐渐提升，从最初的 0.9846 逐步到 0.9957（即 99.57%）左右，并最终在第 50 次迭代结束时稳定在 0.9957 附近。
日志中也记录了初始覆盖率，以及每次迭代更新后的适应度值，对比 GUI 中的显示信息是一致的。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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