基于MATLAB的双层模糊逻辑WSN簇头选择优化系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了一种双层模糊逻辑机制，通过模糊化节点能量、密度、距离和移动性等参数，利用模糊推理系统进行综合决策，动态优化无线传感器网络的簇头选择，提升网络能效和稳定性。

详 情 说 明

基于双层模糊逻辑的无线传感器网络簇头选择优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于双层模糊逻辑的无线传感器网络（WSN）簇头选择优化方案。系统通过双层模糊推理机制，综合考虑节点的剩余能量、节点密度、通信距离和移动性等多个属性，实现对簇头节点的动态、自适应选择，旨在优化网络能耗、延长网络生命周期。该系统不仅包含核心的决策算法，还提供了可视化的分析工具，便于用户理解簇头选择过程并评估网络性能。

功能特性

• 双层模糊决策机制：第一层对各个节点属性进行模糊化处理，第二层基于模糊规则进行综合决策，输出节点的簇头适应度。
• 多维度参数评估：决策过程综合考虑节点的剩余能量、节点密度（与邻近节点的距离）、通信距离（到基站或汇聚点的距离）以及移动性（速度）等关键参数。
• 动态最优簇头选择：根据模糊推理系统计算出的适应度值，动态选择最优的节点作为簇头，提升网络能效。
• 结果可视化与分析：支持簇头分布、适应度评分、能量消耗等性能指标的可视化展示，并提供模糊推理过程的详细报告。

使用方法

1. 准备输入数据：配置包含所有传感器节点属性（能量、位置、通信半径、速度）的矩阵文件，设置网络拓扑参数（节点总数、区域尺寸、簇头比例），并定义或载入模糊规则库。
2. 运行主程序：启动系统主程序，系统将自动读取输入数据，执行双层模糊逻辑计算。
3. 查看输出结果：程序运行后，将生成簇头选择结果（二进制向量）、各节点的适应度评分、网络性能指标分析以及详细的推理过程报告。
4. 分析可视化图表：通过系统生成的可视化图形（如簇头分布图、适应度曲线等）分析簇头选择的合理性与网络性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Fuzzy Logic Toolbox (用于实现模糊推理系统)

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口和调度核心，其主要功能包括：初始化系统参数与模糊推理环境，读取传感器节点数据及网络配置信息，依次执行第一层节点属性的模糊化计算与第二层综合决策的模糊推理过程，最终完成簇头的动态选择与适应度评估，并驱动生成所有规定的输出结果与可视化图表。