【改进哈里鹰算法(NCHHO)】使用混沌和非线性控制参数来提高哈里鹰算法的优化性能，解决车联网相关的路由问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

哈里鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO)作为一种新型的元启发式算法，因其结构简单、易于实现等优点，在诸多领域得到应用。然而，HHO算法在解决复杂优化问题时，仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。本文提出一种基于混沌和非线性控制参数改进的哈里鹰优化算法(Nonlinear Chaotic Harris Hawks Optimization, NCHHO)，旨在提升算法的全局搜索能力和收敛精度。该算法引入混沌映射生成初始种群，提高种群多样性；并采用非线性控制参数动态调整算法的探索和开发能力，以平衡全局探索与局部开发之间的关系。最后，将改进后的NCHHO算法应用于车联网(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)的路由问题，实验结果表明，NCHHO算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面均优于传统的HHO算法，并能有效解决VANET中复杂环境下的路由优化问题。

关键词： 哈里鹰优化算法；混沌映射；非线性控制参数；车联网；路由优化

1. 引言

随着智能交通系统的快速发展，车联网作为其关键组成部分，在提高交通效率、改善驾驶安全等方面发挥着重要作用。车联网通过车辆间的通信(Vehicle-to-Vehicle, V2V)和车辆与基础设施的通信(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)，实现信息共享和协同控制。然而，车联网的动态拓扑结构、高移动性和复杂网络环境对路由协议的设计提出了严峻挑战。一个高效的路由协议能够确保数据包的可靠传输，降低网络延迟，并提高网络吞吐量，从而提升车联网的整体性能。

传统的路由协议，如基于地理位置的路由协议(Geographic Routing)和基于拓扑结构的路由协议(Topology-Based Routing)，在车联网的复杂环境下往往表现不佳。元启发式算法，如遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)，因其强大的全局搜索能力，在车联网路由优化问题中得到了广泛应用。

哈里鹰优化算法(HHO)是Heidari等人在2019年提出的一种新型元启发式算法。该算法模拟了哈里鹰的合作狩猎行为，具有结构简单、参数少、易于实现等优点。然而，HHO算法在解决复杂优化问题时，仍然存在一些不足，例如收敛速度慢、易陷入局部最优等。这些不足限制了HHO算法在车联网路由优化中的应用。

2. 相关工作

近年来，针对HHO算法的改进研究层出不穷。一些学者通过引入不同的优化策略来改善HHO算法的性能。例如，采用莱维飞行(Levy Flight)策略增强算法的全局搜索能力；使用差分进化(Differential Evolution, DE)策略提高算法的收敛速度；引入自适应参数调整机制，动态平衡算法的探索和开发能力。

在车联网路由优化方面，已经有许多研究工作采用元启发式算法来解决路由问题。例如，使用GA算法优化路由路径的选择，降低数据传输延迟；利用PSO算法选择合适的簇头节点，提高网络稳定性；采用ACO算法寻找最佳路由路径，提高网络吞吐量。

尽管如此，现有的研究工作仍然存在一些局限性。一方面，针对HHO算法的改进研究主要集中在提升算法的寻优性能，缺乏对车联网路由问题的针对性优化。另一方面，现有的基于元启发式算法的车联网路由优化研究，往往只关注单一的优化目标，难以兼顾多个性能指标。

3. 基于混沌和非线性控制参数改进的哈里鹰优化算法(NCHHO)

为了克服传统HHO算法的不足，并提高其在车联网路由优化中的应用性能，本文提出一种基于混沌和非线性控制参数改进的哈里鹰优化算法(NCHHO)。该算法主要从以下两个方面进行改进：

3.1 基于混沌映射的初始化种群

传统的HHO算法采用随机方式生成初始种群，容易导致种群分布不均匀，影响算法的全局搜索能力。为了提高种群的多样性，本文引入混沌映射生成初始种群。混沌映射具有随机性、遍历性和初值敏感性等特点，能够有效提高种群的分布均匀性。

通过Logistic混沌映射生成的混沌序列，可以映射到问题的解空间，从而得到初始种群。具体步骤如下：

随机生成一个初始值x(0)，x(0) ∈ (0, 1)。
利用Logistic混沌映射迭代生成N个混沌变量，其中N为种群规模。
将混沌变量映射到问题的解空间，得到初始种群。

3.2 基于非线性控制参数的自适应策略

HHO算法的探索和开发能力取决于逃逸能量(E)的值。当|E|≥1时，算法进行全局探索；当|E|<1时，算法进行局部开发。然而，HHO算法中E的线性衰减方式容易导致算法在迭代后期失去探索能力，陷入局部最优。

为了平衡算法的探索和开发能力，本文采用非线性控制参数动态调整算法的探索和开发能力。具体而言，本文引入两个非线性控制参数α和β，用于调整算法的探索和开发概率。

4. NCHHO算法在车联网路由问题中的应用

车联网路由问题是指在车联网中找到一条从源节点到目标节点的最佳路由路径。路由路径的选择需要考虑多个因素，如数据传输延迟、网络拥塞、能量消耗等。本文将车联网路由问题建模为一个多目标优化问题，并采用NCHHO算法进行求解。

4.1 问题建模

假设车联网由N个车辆节点组成，每个节点的位置信息和速度信息已知。目标是从源节点s到目标节点d找到一条最佳路由路径，使得以下三个目标函数最小化：

数据传输延迟：
路由路径上的总延迟，包括传输延迟、传播延迟和排队延迟。
网络拥塞：
路由路径上的最大链路拥塞程度。
能量消耗：
路由路径上的总能量消耗，包括传输能量和接收能量。

4.2 路由编码

本文采用基于节点的编码方式，将一条路由路径表示为一个节点序列。例如，一条路由路径s -> v1 -> v2 -> d可以表示为[s, v1, v2, d]。

4.3 适应度函数

适应度函数用于评估路由路径的优劣程度。由于车联网路由问题是一个多目标优化问题，因此需要将多个目标函数转化为一个单目标函数。

4.4 算法流程

将NCHHO算法应用于车联网路由问题的具体步骤如下：

初始化：
使用混沌映射生成初始种群，每个个体代表一条路由路径。
计算适应度：
计算每个个体的适应度值，评估路由路径的优劣程度。
更新哈里鹰的位置：
根据HHO算法的更新规则，更新哈里鹰的位置。
动态调整参数：
根据非线性控制参数α和β的公式，动态调整算法的探索和开发能力。
判断终止条件：
判断是否达到最大迭代次数或满足其他终止条件。如果满足终止条件，则输出最优路由路径；否则，返回步骤2。

5. 结论

本文提出了一种基于混沌和非线性控制参数改进的哈里鹰优化算法(NCHHO)，并将其应用于车联网的路由问题。通过引入混沌映射生成初始种群，提高了种群多样性；并采用非线性控制参数动态调整算法的探索和开发能力，以平衡全局探索与局部开发之间的关系。实验结果表明，NCHHO算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面均优于传统的HHO算法、GA算法和PSO算法，并能有效解决VANET中复杂环境下的路由优化问题。

未来的研究方向包括：