wsn差分进化算法python代码

差分进化算法在无线传感器网络中的Python实现
差分进化算法是一种高效的全局优化方法，在无线传感器网络(WSN)中可以用于节点部署、能量管理等问题的求解。下面展示一段基于差分进化的简单Python代码，该例子假设目标是最小化某个成本函数。
import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution

def cost_function(x):
"""定义适用于WSN的成本函数"""
# 假设x表示各参数向量, 如位置坐标或功率设置.
# 这里仅作为示意给出简单的平方和形式,
# 实际应用需替换为具体问题对应的表达式。
return sum((xi - 0.7)**2 for xi in x)

bounds = [(0, 1)] * 5 # 定义变量上下界范围; 此处取五个维度均为[0,1]

result = differential_evolution(cost_function, bounds)
print(f"Optimized parameters: {result.x}")
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上述代码利用scipy库实现了基本框架[^1]。对于特定应用场景下的调整，比如针对不同类型的WSNs特性定制cost_function()以及设定合理的边界条件都是必要的工作内容之一。

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def tsp_heuristic(cities, distances):
current_city = cities[0]
path = [current_city]
unvisited_cities = set(cities[1:])

while unvisited_cities:
next_city = min(unvisited_cities,
key=lambda city: distances[current_city][city])
path.append(next_city)
unvisited_cities.remove(next_city)
current_city = next_city

return path
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