MATLAB实现基于移动代理与蚁群优化的无线传感器网络节能数据收集算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了WSN动态节能数据收集算法，通过智能节点激活控制和最小支配集部署，结合改进蚁群算法优化移动代理路径，显著降低网络能耗并提升数据收集效率。

详 情 说 明

基于移动代理与蚁群优化的无线传感器网络节能数据收集算法仿真系统

项目介绍

本项目是一个无线传感器网络（WSN）节能数据收集算法的仿真系统。系统核心目标是通过智能算法降低网络能耗，延长网络生存期。项目结合了最小支配集优化算法与改进的自适应蚁群路径规划算法，实现了动态节点激活控制与移动代理高效数据收集。仿真系统可对不同算法策略在能耗、网络寿命等方面的性能进行定量对比与可视化分析。

功能特性

• 动态节点激活控制：根据用户设定的监测精度（如数据采集频率、覆盖率阈值），智能调节活跃节点数量，避免冗余节点工作，节省能量。
• 最优工作节点部署：基于最小支配集算法，计算出能够覆盖整个监测区域所需的最少数量的工作节点，形成最优工作节点方案。
• 高效移动代理路径规划：采用改进的蚁群算法，为移动代理（Mobile Agent）规划出一条遍历所有活跃工作节点的最短或近似最短路径，减少代理移动距离与时间。
• 综合性能对比分析：将本算法与传统经典算法（如LEACH、PEGASIS）进行对比，量化分析在总能耗、网络生存期等关键指标上的差异。
• 可视化仿真界面：提供图形化界面，实时展示传感器节点的状态（活跃/休眠）变化、剩余能量以及移动代理的轨迹动画。

使用方法

1. 参数配置：运行主程序，在界面或配置文件中设置仿真参数。

* 网络拓扑参数：节点数量、部署区域范围、各节点的初始能量。 * 监测精度约束：数据采集频率、网络覆盖率阈值。 * 移动代理参数：代理移动速度、单次可承载的数据容量。 * 算法参数：蚁群算法的迭代次数、信息素挥发系数，最小支配集计算的阈值等。

1. 运行仿真：启动仿真。系统将根据设定参数自动执行节点部署、支配集计算、路径规划及多轮数据收集过程。
2. 查看结果：仿真结束后，系统将自动生成并展示以下结果：

* 可视化仿真图：观察节点状态和代理移动的动态过程。 * 分析报告与图表：查看能量消耗曲线、网络生存期评估、最优路径坐标。 * 性能对比数据表：获取与传统算法的详细能耗对比数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 硬件建议：至少 4GB 内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件是整个仿真系统的核心控制与调度中心。它主要实现了仿真流程的初始化、算法模块的协同调用以及结果的可视化输出。具体功能包括：读取并解析用户输入的各项参数；构建无线传感器网络的基础拓扑结构；调用最小支配集算法以确定每轮数据收集中需要激活的工作节点；驱动改进的蚁群算法为移动代理规划最优数据收集路径；模拟网络数据收集与能量消耗的动态过程；最终，生成并绘制性能分析图表，展示与传统算法的对比结果。