18、无线传感器网络与数据聚类优化算法研究

无线传感器网络与数据聚类优化算法研究

1. 布谷鸟搜索算法在无线传感器网络中的应用

1.1 布谷鸟搜索算法概述

布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法是由Xin - She Yang和Suash Deb在2009年开发的一种优化算法。它受到一些布谷鸟物种的巢寄生行为启发，这些布谷鸟会将蛋产在其他鸟类的巢中。在寻求最优解的多维空间中，CS用于解决最大化问题，解的质量或适应性与目标函数的值成正比，并且与爬山算法有相似之处。

CS基于以下三条理想化规则：
1. 每只布谷鸟一次产一个蛋，并将其蛋随机放入一个巢中。
2. 具有高质量蛋的最佳巢将延续到下一代。
3. 可用宿主巢的数量是固定的，宿主鸟发现布谷鸟蛋的概率为Pα。在实验中，对于100个巢，该概率设为0.2，最差的巢将被发现并从后续计算中剔除。

布谷鸟搜索的伪代码可参考相关图示，其也可以用带有随机步长的有偏方式编写。步长的确定如下：

Step size = rand*(nest (randperm (n), :)-nest (randperm (n), :));  (5)
new_nest=nest+stepsize.*K  (6)
where;    K= rand (size (nest)) > pa  (7)

1.2 改进的布谷鸟搜索算法步骤

步骤1：初始化

选择传感器节点的数量、布谷鸟巢的数量、巢中的蛋的数量以开始搜索。每个巢有多个蛋，代表一组解。初始化节点的位置和能量以及基站的位置