无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）因其低成本、灵活部署和自组织特性，已广泛应用于环境监测、军事侦察、医疗健康及智慧城市等领域。然而，由于节点资源受限、随机部署方式容易导致覆盖空洞与冗余区域，实现高效的覆盖性能仍是 WSN 研究的核心问题。针对这一挑战，本文提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的覆盖优化方法。该方法将传感器节点的二维坐标作为优化变量，构建以最大覆盖率为目标的适应度函数，并利用 GWO 的群体协作搜索机制迭代更新节点位置，从而提升网络覆盖性能。仿真实验结果表明，该方法在相同节点数量和通信半径条件下，能够显著提高 WSN 的覆盖率，且收敛速度较快、稳定性较强。研究成果为传感器网络的高效部署与资源利用提供了一种有效的新思路。
作者信息
编号：MAP-24
大小：4K
环境：Matlab R2020b、R2024b
作者：张家梁(自研改进)
引言
无线传感器网络（WSN）由大量低功耗、微型化的传感器节点组成，节点通过无线通信和自组织方式协同工作，实现对目标区域的实时感知、采集和传输。近年来，WSN 在环境监测、智能交通、医疗健康和军事防御等领域得到了广泛关注。然而，如何在有限节点数量和能量约束条件下提升网络覆盖性能，始终是 WSN 研究的核心问题之一。
在传统的部署方式中，节点多采用随机分布，这种方式虽简单，但容易造成监测区域内存在覆盖盲区或局部冗余，降低了网络的整体性能。为解决这一问题，学术界提出了多种优化方法，包括基于启发式的贪婪策略以及基于智能优化的遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等。尽管这些方法在一定程度上改善了覆盖效果，但大多存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种近年来提出的新型群体智能优化算法，其灵感来源于灰狼的社会等级制度和围捕猎物的协作机制。GWO 具有结构简单、参数少、全局搜索能力强和收敛速度快等优点，已在函数优化、路径规划、图像处理等领域取得了良好的应用效果。
基于此，本文将 GWO 引入 WSN 覆盖优化问题中。通过将传感器节点的二维坐标建模为优化变量，并以覆盖率最大化为目标函数，利用 GWO 的群体智能机制对节点部署进行迭代优化，旨在实现覆盖性能的提升。
系统架构
1.系统概述
本系统是一个用于无线传感器网络（WSN）覆盖优化的仿真平台，采用灰狼优化算法（GWO）在给定节点数与通信/感知半径条件下，搜索节点二维坐标以最大化覆盖率。整体由四个核心模块与两个支撑模块构成：
核心模块
参数配置（main.m）
设置区域、节点数、半径及算法参数，生成目标函数并调用优化器。
种群初始化（initialization.m）
在边界范围内随机生成初始解，支持边界裁剪与整数化。
GWO优化核心（GWO.m）
迭代更新 α/β/δ 个体与群体位置，最小化未覆盖率并输出最优解与收敛曲线。
适应度评估（fun.m）
将解向量映射为节点坐标，计算覆盖率并返回覆盖点坐标集。
支撑模块
可视化与报告：绘制收敛曲线、节点与覆盖区域分布图，输出最优覆盖率。
结果持久化（可选）：保存最优解、曲线数据与图像，便于复现实验。
系统输入/输出
输入：区域尺寸、节点数、覆盖半径、优化参数、搜索边界。
输出：最优节点坐标、覆盖率结果、覆盖点集合、收敛曲线及可视化图。
2.系统流程图
研究方法
本文以无线传感器网络覆盖优化为目标，构建未覆盖率适应度函数，采用灰狼优化算法迭代更新节点位置，实现覆盖性能提升。
实验结果
实验结果表明，基于灰狼优化算法的无线传感器网络覆盖优化方法能够有效提升覆盖率，最终最优覆盖率达到 96.71%。
运行main.m
图 1 迭代收敛曲线
说明：横轴为迭代次数（1–500），纵轴为覆盖率（0–1）。红色曲线为 GWO 算法在迭代过程中逐步提升网络覆盖率的趋势。
分析：
（1）前 100 代覆盖率提升不明显，说明初始种群解较分散；
（2）约在第 150–250 代出现明显的阶跃式提升，算法跳出局部最优；
（3）400 代以后持续小幅上升，最终收敛至约 96.5% 覆盖率；
（4）曲线呈阶梯状上升，体现了灰狼优化算法逐步逼近全局最优的特征。
图 2 GWO-WSN 最终覆盖结果图
说明：横纵坐标分别表示监测区域的 X 与 Y 坐标（范围 0–100）；蓝色 “*” 为传感器节点位置，橙色点为其感知覆盖区域。
分析：
（1）节点在区域内较均匀分布，覆盖区域基本填满监测区域；
（2）少量白色空洞区域为未覆盖点，对应未覆盖率约 3.5%；
（3）结果表明 GWO 算法有效调整了节点位置，实现了较高覆盖率。
文件清单
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文针对无线传感器网络覆盖率优化问题，提出并实现了一种基于灰狼优化算法的节点部署方法。通过构建以未覆盖率为目标函数的优化模型，并利用灰狼优化算法的群体协作搜索机制，实验结果表明该方法能够在有限节点数与通信半径条件下显著提升网络覆盖性能。在典型参数设置下，最终最优覆盖率达到 96.71%，节点分布较为均匀，覆盖空洞明显减少，验证了所提方法在覆盖优化问题中的有效性与优越性。该研究为无线传感器网络的高效部署与资源利用提供了可行的智能优化思路，并为后续结合能耗约束、连通性优化等多目标问题的研究奠定了基础。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。
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