基于多种优化算法的物联网无人机基站研究【布谷鸟搜索CS、大象群体优化EHO、灰狼优化GWO、帝王蝴蝶优化MBO、鲨鱼群算法SSA和粒子群优化PSO】附Matlab代码

原创于 2025-10-19 16:57:32 发布 · 287 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #物联网 #无人机

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着物联网（IoT）技术的飞速发展和无人机（UAV）应用的日益普及，将两者融合以构建高效、灵活的无人机基站（UAV-BS）网络已成为当前研究的热点。传统的固定基站部署方式在面对突发事件、偏远地区覆盖以及大规模物联网设备接入等场景时存在诸多限制。无人机基站凭借其高机动性、部署灵活性和视距通信优势，为解决这些挑战提供了新思路。然而，无人机基站的优化部署和资源分配是一个复杂的非凸问题，涉及到多个相互关联的变量，如无人机位置、传输功率、覆盖范围等。为了有效地解决这些问题，本文深入探讨了多种智能优化算法在物联网无人机基站研究中的应用，包括布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）、大象群体优化（Elephant Herding Optimization, EHO）、灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）、帝王蝴蝶优化（Monarch Butterfly Optimization, MBO）、鲨鱼群算法（Shark Smell Algorithm, SSA）以及粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）。本文旨在通过比较和分析这些算法在无人机基站部署、覆盖优化、能耗管理等方面的性能，为未来物联网无人机基站系统的设计与优化提供理论依据和技术支持。

关键词

物联网；无人机基站；优化算法；布谷鸟搜索；大象群体优化；灰狼优化；帝王蝴蝶优化；鲨鱼群算法；粒子群优化

1. 引言

物联网作为连接物理世界和数字世界的桥梁，正在深刻改变人类的生产和生活方式。海量的物联网设备需要可靠、高效的通信基础设施支持。然而，在一些特殊场景，如灾区救援、偏远地区、临时性大型活动以及蜂窝网络容量不足时，传统地面基站的部署面临巨大挑战。无人机因其成本相对较低、部署灵活、可以快速响应且不易受地形限制等优点，被视为未来通信网络的重要组成部分，尤其是在提供临时覆盖、增强网络容量和充当移动边缘计算节点等方面具有巨大潜力。将无人机作为空中基站（UAV-BS）可以有效解决传统通信网络在覆盖和容量方面的不足。

然而，无人机基站的有效部署并非易事。首先，无人机的飞行高度和位置直接影响其覆盖范围和与地面设备的通信质量。其次，无人机的能量受限特性要求其能耗管理必须高度优化，以延长续航时间。第三，在多无人机基站场景下，如何协调各无人机的位置和资源分配，以实现最大化覆盖、最小化干扰和最大化系统吞吐量，是一个复杂的协同优化问题。这些问题通常属于非凸优化范畴，难以通过传统数学方法直接求解。

近年来，受自然界生物行为启发的元启发式优化算法因其良好的全局搜索能力和处理复杂非线性问题的优势，被广泛应用于解决各种工程优化问题。本文将重点研究布谷鸟搜索（CS）、大象群体优化（EHO）、灰狼优化（GWO）、帝王蝴蝶优化（MBO）、鲨鱼群算法（SSA）以及粒子群优化（PSO）等多种智能优化算法在物联网无人机基站优化问题中的应用，旨在评估它们在提升无人机基站性能方面的潜力，并为实际系统部署提供算法选择的参考。

2. 物联网无人机基站优化问题建模

无人机基站的优化目标通常包括最大化覆盖范围、最大化系统吞吐量、最小化能耗、最小化干扰以及实现公平性等。这些目标往往是相互冲突的，需要在不同场景下进行权衡。一个典型的无人机基站部署问题可以建模如下：

2.4 多目标优化

在实际应用中，往往需要同时考虑多个优化目标，例如在最大化覆盖的同时最小化能耗。这时需要采用多目标优化方法，或者将多个目标函数加权求和转化为单目标优化问题。

3. 智能优化算法在无人机基站中的应用

本节将详细介绍几种智能优化算法的基本原理，并探讨它们在物联网无人机基站优化问题中的应用。

3.1 粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)

PSO是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为。每个粒子代表一个潜在解，通过跟踪个体最优位置和全局最优位置来更新自身的速度和位置。PSO算法具有收敛速度快、参数少、易于实现的优点，被广泛应用于各种优化问题。

在无人机基站部署中，每个粒子可以代表一组无人机的位置坐标。通过迭代，粒子群会逐渐收敛到最优的无人机部署方案，以实现最大覆盖或最小能耗。PSO可以有效地探索解空间，但可能存在陷入局部最优的风险。

3.2 布谷鸟搜索 (Cuckoo Search, CS)

CS算法是一种模拟布谷鸟寄生繁殖行为的启发式优化算法。布谷鸟通过在其他宿主鸟巢中产卵来寄生，而宿主鸟有一定概率发现并抛弃外来鸟蛋。CS算法通过莱维飞行（Lévy flights）来增强全局搜索能力，并通过发现和抛弃不良解来提高收敛速度。

在无人机基站优化中，每个鸟巢（卵）代表一个无人机部署方案。CS算法的全局搜索特性使其能够更好地避免局部最优，从而找到更优的无人机部署位置。例如，可以利用CS来优化无人机的高度和水平位置，以最大化覆盖面积。

3.4 大象群体优化 (Elephant Herding Optimization, EHO)

EHO算法是一种基于大象群落行为的元启发式优化算法。大象群体由多个家族组成，每个家族由一个母象领导。大象通过家族内部的成员交换和家族之间的迁徙来寻找食物。

在无人机基站优化中，每个大象个体可以表示一个无人机部署方案。家族内部的搜索模拟局部搜索，而家族之间的迁徙则有助于跳出局部最优。EHO算法在处理多峰值优化问题时表现出良好的性能，适用于寻找复杂的无人机部署方案。

3.5 帝王蝴蝶优化 (Monarch Butterfly Optimization, MBO)

MBO算法模拟了帝王蝴蝶的迁徙行为。帝王蝴蝶在每年秋冬季节进行大规模迁徙，并根据它们的迁徙经验进行自我调整。算法中包含两种类型的蝴蝶，通过它们的交流和迁徙来寻找最优解。

MBO算法的迁徙机制使其具有较强的全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优。在无人机基站优化中，MBO可以用于优化无人机群的协同部署，以应对大规模物联网设备的覆盖需求。

3.6 鲨鱼群算法 (Shark Smell Algorithm, SSA)

SSA算法模仿了鲨鱼在海洋中通过嗅觉追踪猎物的行为。鲨鱼利用其敏感的嗅觉，根据猎物释放的化学物质浓度梯度来移动。算法中，每个鲨鱼代表一个潜在解，通过感知环境中的“食物浓度”（即目标函数值）来更新位置。

SSA算法具有较强的局部搜索能力，适合在已知大致最优区域的情况下进行精细搜索。在无人机基站部署中，SSA可以用于对通过其他算法得到的粗略部署方案进行微调，以进一步优化覆盖和资源分配。

4. 挑战与未来展望

尽管智能优化算法为物联网无人机基站的优化提供了有力工具，但仍面临诸多挑战：

动态环境：
实际环境中，物联网设备的位置、信道条件等可能动态变化，需要算法能够快速适应环境变化。
实时性要求：
无人机基站的部署和资源分配通常需要实时完成，这对算法的计算效率提出了更高要求。
异构网络集成：
如何将无人机基站与现有的蜂窝网络或其他异构网络无缝集成，是一个复杂的系统工程问题。
多无人机协同：
在大规模无人机群协同部署中，如何实现高效的通信、避免碰撞和分配任务，仍需深入研究。
物理约束：
无人机的飞行速度、加速度、电池容量等物理约束需要更精确地融入到优化模型中。
算法融合：
结合不同优化算法的优势，设计混合优化算法，以获得更好的性能。例如，可以使用一种算法进行全局搜索，再用另一种算法进行局部精细搜索。
机器学习与优化结合：
探索将强化学习、深度学习等机器学习技术与优化算法相结合，实现自适应的无人机基站优化。

未来研究可以着重于开发更加高效、自适应和鲁棒的优化算法，以应对物联网无人机基站在实际应用中遇到的复杂挑战。同时，结合实际飞行测试和原型系统开发，验证理论研究的有效性，推动无人机基站技术的商业化应用。

5. 结论

物联网无人机基站作为未来通信网络的重要组成部分，具有广阔的应用前景。本文详细探讨了布谷鸟搜索、大象群体优化、灰狼优化、帝王蝴蝶优化、鲨鱼群算法和粒子群优化等多种智能优化算法在无人机基站部署、覆盖优化和能耗管理等方面的应用潜力。通过对这些算法原理的阐述和性能分析的展望，本文旨在为研究人员和工程师提供一个全面的视角，以更好地理解和应用智能优化算法来解决物联网无人机基站的复杂优化问题。随着技术的不断进步，我们相信智能优化算法将在推动无人机基站技术发展和实现更高效、更可靠的物联网通信方面发挥越来越重要的作用。