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利用改进型蜂群算法进行无线传感器节点部署。

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简介：
该资源包含大量的MATLAB代码以及部分C代码，能够完整地模拟基于ABC的无线传感器网络部署，并提供相应的仿真结果以供用户参考。

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  • 基于改良蜂群算法的无线传感器节点部署
    优质
    本研究提出了一种改进的蜂群算法应用于无线传感器网络中的节点优化部署问题，旨在提高覆盖效率和延长网络寿命。 该资源包含了全面的MATLAB代码以及部分C语言代码，能够完整地实现基于ABC算法的无线传感器部署模拟，并提供自己的仿真结果供参考。
     
  • 【WSN】利用改进鲸鱼算法优化无线传感器网络（WSN）节点部署的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了一种基于改进鲸鱼算法优化无线传感器网络(WSN)节点部署的MATLAB实现方案，旨在提高WSN的覆盖效率与网络寿命。 适合新手学习的各种代码及电子书免费领取。
     
  • 改进型人工蜂群算法.rar_人工蜂群_改进人工蜂群_蜂群算法
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    本资源包含改进型人工蜂群算法的相关研究内容，旨在优化传统人工蜂群算法的性能。针对原算法存在的问题提出了创新性的解决方案和改进策略，适用于解决复杂优化问题。 改进版人工蜂群算法能够有效求解复杂函数问题。
     
  • 【WSN】利用樽海鞘群算法优化无线传感器网络WSN节点部署的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于樽海鞘群算法优化无线传感器网络（WSN）节点部署的MATLAB实现代码，旨在提高WSN的能量效率和覆盖范围。 基于樽海鞘群算法实现无线传感器网络WSN节点的部署优化matlab源码.zip
     
  • 利用 MATLAB 进行无线传感器网络部署：在 100*100 平方米区域内的恶意节点环境中部署 WSN - MATLAB 开发
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    本项目使用MATLAB开发，在含有恶意节点的100*100平方米区域内进行无线传感器网络（WSN）的有效部署与仿真分析。 它包含用于在 100 * 100 平方米区域内部署无线传感器网络的 MATLAB 代码（deployment.m 和 draw_circle1.m）。每个节点的通信范围为 30 米，总共有 29 个节点，其中五个是恶意节点。绿色圆圈代表正常工作的真实节点，红色圆圈则表示恶意节点。此部署的目标是为了研究多种问题，如路由、覆盖、安全和定位等。
     
  • 非连通无线传感器网络中的最小传感器节点部署
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    本文研究了非连通无线传感器网络中如何实现最小传感器节点的有效部署，以确保整个区域内的覆盖和通信效率。 传感器节点的部署包括连通网络和非连通网络两种情况。为了最小化网络部署成本，我们对非连通网络中的传感器节点部署问题进行了研究，并建立了整数线性规划模型，证明了该问题是NP完全问题。 为找到这个问题的一个近似最优解，通过理论分析确定了候选的传感器节点部署区域，并提出了一种启发式的贪婪算法。这种算法迭代地将传感器节点放置在能够覆盖最多目标点的候选区域内，直至覆盖所有目标点为止。 我们进行了仿真实验，将所提出的贪婪部署算法与现有的遗传算法以及问题模型的最佳解进行比较，验证了该方法的有效性。
     
  • 【改进选址】利用人工蜂群算法解决无线网络传感器覆盖优化问题（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一种基于人工蜂群算法的方法来优化无线网络传感器的覆盖范围和位置选择，旨在提高网络效率与稳定性。包含详尽的Matlab实现代码以供学习参考。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。
     
  • 【WSN布署】利用改良粒子群算法进行WSN节点优化配置的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一种基于改进粒子群算法的无线传感器网络（WSN）节点配置优化方法，并附有详细的Matlab实现代码。 基于改进粒子群算法实现WSN节点优化部署的Matlab源码。
     
  • 【WSN】利用杂草算法与花授粉算法优化无线传感器网络（WSN）节点部署的MATLAB代码.md
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    本Markdown文档提供了基于杂草算法和花授粉算法优化无线传感器网络(WSN)节点部署的MATLAB实现代码，旨在提高网络覆盖效率及延长网络寿命。 适合新手学习的各类代码及免费电子书资源可以提供给有兴趣的朋友。
     
  • 改进的人工蜂群算法
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    改进的人工蜂群算法是一种优化计算方法，通过模拟蜜蜂觅食行为来解决复杂问题。该算法经过调整和创新，提高了搜索效率与求解精度，在工程实践中有广泛应用前景。 人工蜂群算法又称粒子优化算法。这是关于人工蜂群的MATLAB代码，由几个m文件组成。