leach簇头连接 matlab代码

时间: 2023-11-25 08:02:52 浏览: 27
在Matlab中,要实现leach簇头连接,可以通过以下代码实现: ```matlab % 设置节点个数、簇的个数、网络边长等参数 N = 100; %节点个数 Num_clusters = 5; %簇的个数 Network_size = 100; %网络边长 % 生成节点的随机坐标 node_positions = Network_size * rand(N, 2); % 根据Leach算法选择簇头节点 clusters = cell(Num_clusters, 1); for k = 1:Num_clusters clusters{k} = []; end current_round = 1; while current_round <= N % 每一轮,每个节点都有一定的概率成为簇头 for i = 1:N if rand() < 1/Num_clusters % 将节点i作为簇头节点加入相应的簇中 clusters{mod(i, Num_clusters) + 1} = [clusters{mod(i, Num_clusters) + 1}, i]; end end current_round = current_round + 1; end % 显示簇头节点的位置 for k = 1:Num_clusters members = clusters{k}; cluster_head = members(1); x = node_positions(cluster_head, 1); y = node_positions(cluster_head, 2); plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10); hold on; end % 显示其他普通节点的位置 for i = 1:N if ~ismember(i, cell2mat(clusters)) x = node_positions(i, 1); y = node_positions(i, 2); plot(x, y, 'bo', 'MarkerSize', 5); hold on; end end % 增加网络边界 axis([0 Network_size 0 Network_size]); title('Leach Cluster Head Connection'); xlabel('X-coordinate'); ylabel('Y-coordinate'); grid on; ``` 在上面的代码中,首先设置了节点数目(N)、簇的个数(Num_clusters)和网络边长(Network_size),然后生成了随机的节点坐标。接着使用Leach算法进行簇头节点的选择,按照一定的概率将节点分配到不同的簇中。最后,根据簇头节点和普通节点的位置,使用散点图进行可视化展示。

相关推荐

最新推荐

电子行业周报:SK海力士推进HBM扩产,Meta自研AI芯片投产.pdf

半导体 电子行业 行业分析 数据分析 数据报告 行业报告

MRP与ERP确定订货批量的方法.pptx

MRP与ERP确定订货批量的方法.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

数据可视化在统计分析中的重要性

# 1. 数据可视化的概念与意义 在数据科学和统计分析领域,数据可视化作为一种强大的工具,扮演着至关重要的角色。本章将介绍数据可视化的概念与意义,探讨数据可视化与统计分析的关系,以及数据可视化的作用与优势。 #### 1.1 数据可视化的定义 数据可视化是指利用图形、图表、地图等视觉元素来直观呈现数据信息的过程。它通过视觉化的方式展示数据,帮助人们更直观地理解数据的含义和规律。数据可视化的目的在于让人们能够快速、清晰地认识数据,发现数据中的模式和规律,同时也能够帮助人们传达和交流数据所包含的信息。 #### 1.2 数据可视化的作用与优势 数据可视化的作用包括但不限于: - 使复杂数据变

coxph模型的summary函数以后得到的是什么,分别分析一下

coxph模型是用来拟合生存分析数据的模型,它可以用来评估某些预测变量对于生存时间的影响。在R语言中,当我们用coxph函数拟合模型后,可以使用summary函数来查看模型的摘要信息。 使用summary函数得到的是一个类似于表格的输出结果,其中包含了以下信息: 1. Model:显示了使用的模型类型,这里是Cox Proportional Hazards Model。 2. Call:显示了生成模型的函数及其参数。 3. n:数据集中观测值的数量。 4. Events:数据集中事件(即生存时间结束)的数量。 5. Log-likelihood:给定模型下的对数似然值。 6. C

oracle教程07plsql高级01.pptx

oracle教程07plsql高级01.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

时间序列分析的基本概念与应用

# 1. 时间序列分析简介 ## 1.1 什么是时间序列分析? 时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法,通过对时间序列数据的观测、建模、预测等过程,揭示其中的规律性和趋势性,帮助我们更好地理解数据背后的信息和规律。 ## 1.2 时间序列分析的重要性 时间序列分析在很多领域具有重要的应用价值,比如经济学、金融学、气象学等。通过分析时间序列数据,我们可以进行未来趋势的预测、异常情况的检测、周期性的分析等,为决策提供数据支持。 ## 1.3 时间序列数据的特点 时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列数据点的集合,具有一些特点: - 具有趋势性:数据随时间变化呈现出明显的趋势 - 具有周期性

考虑折半查找算法中计算中间位置的方法:mid = (low + high) / 2 ,当有序表的长度为整数的最大值时,如果查找时往右半区间继续找,则会出现low+high的值大于整数的最大值,即溢出的情况,此时low+high的值为负数,计算出的mid值也为负数,不符合数组下标的取值要求。 为避免出现以上溢出的情况,计算中间位置也可采用以下的方法。请思考这两种写法的原理。 mid = low + (high - low) / 2 或 mid = (low + high) >>> 1 (其中, >>>为位运算,表示无符号右移:右移时忽略符号位,空位都以0补齐)

折半查找算法中计算中间位置的方法是为了确定要在哪一段区间进行查找。其中,mid = (low + high) / 2 是一种常见的写法,但是在查找一个很大的数组时,可能会出现low+high的值超出了整数的最大值的情况,导致计算的mid值为负数,不符合数组下标的取值要求。 为避免出现以上溢出的情况,可以采用以下两种方法: 1. mid = low + (high - low) / 2:这种写法避免了low+high的值超出整数最大值的情况,因为high-low的值一定小于等于整数最大值,所以不会出现溢出的情况。同时,这种写法也避免了mid值为负数的情况。 2. mid = (low +

SVG与JS交互.pdf

SVG与JS交互.pdfSVG与JS交互.pdf