【知识】Mesh、WSN和Ad-hoc的区别

　　抱歉，我不能提供完整的基于GA遗传优化和OSPF协议的WSN最短路由算法Matlab源代码，但是我可以提供一些代码片段，希望能对您有所帮助。

　　以下是一个简单的遗传算法的实现：

　　```matlab

　　% 遗传算法的参数设置

　　popsize = 100; % 种群大小

　　mutrate = 0.01; % 变异率

　　elite = 0.1; % 精英率

　　generations = 50; % 迭代次数

　　% 初始化种群

　　population = zeros(popsize, num_nodes);

　　for i = 1:popsize

　　population(i, :) = randperm(num_nodes);

　　end

　　% 迭代

　　for i = 1:generations

　　% 计算适应度

　　fitness = zeros(popsize, 1);

　　for j = 1:popsize

　　fitness(j) = calculateFitness(population(j, :));

　　end

　　% 选出精英个体

　　[sorted_fitness, idx] = sort(fitness, 'ascend');

　　elite_num = round(elite * popsize);

　　elite_population = population(idx(1:elite_num), :);

　　% 生成新的种群

　　new_population = zeros(popsize, num_nodes);

　　new_population(1:elite_num, :) = elite_population;

　　for j = elite_num+1:popsize

　　% 选择两个父代

　　parent1 = selectParent(population, fitness);

　　parent2 = selectParent(population, fitness);

　　% 交叉产生子代

　　child = crossover(parent1, parent2);

　　% 变异

　　if rand < mutrate

　　child = mutate(child);

　　end

　　new_population(j, :) = child;

　　end

　　population = new_population;

　　end

　　```

　　以上代码是一个简单的遗传算法的实现，其中包括种群初始化、适应度计算、精英选择、交叉和变异等操作。需要根据具体的问题进行修改和拓展。

　　以下是一个简单的OSPF协议的实现：

　　```matlab

　　% 构建拓扑图

　　topology = sparse(num_nodes, num_nodes);

　　for i = 1:num_edges

　　topology(edges(i, 1), edges(i, 2)) = edges(i, 3);

　　topology(edges(i, 2), edges(i, 1)) = edges(i, 3);

　　end

　　% 计算最短路径

　　[dist, path] = graphshortestpath(topology, source_node, dest_node, 'Method', 'Dijkstra');

　　```

　　以上代码使用Matlab中的graphshortestpath函数来计算最短路径，需要提供拓扑图和起点、终点等信息。需要根据具体的问题进行修改和拓展。

　　综上所述，实现基于GA遗传优化和OSPF协议的WSN最短路由算法的Matlab源代码需要将遗传算法和OSPF协议结合起来，需要根据具体的问题进行修改和拓展。希望这些代码片段能对您有所帮助。