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

最新推荐文章于 2025-06-24 19:18:31 发布

Matlab前程算法屋

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文章标签：算法物联网无人机

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🔥 内容介绍

随着物联网技术的飞速发展，无人机基站凭借其灵活部署、快速响应等优势，成为提升物联网覆盖与服务质量的关键。本文针对物联网无人机基站的布局规划、资源分配等优化问题，深入研究布谷鸟搜索（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）六种算法。通过构建相应的数学模型与仿真实验，对比分析各算法在求解效率、优化精度、收敛速度等方面的性能表现，为物联网无人机基站的优化决策提供理论依据与算法支撑。

关键词

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

一、引言

物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，已广泛应用于智能交通、环境监测、工业制造等众多领域。然而，在复杂地形、偏远地区或突发灾害场景下，传统固定基站难以满足物联网设备的通信需求。无人机基站能够快速部署、灵活调整位置，有效弥补固定基站的不足，成为拓展物联网覆盖范围、增强网络韧性的重要手段。

在物联网无人机基站的实际应用中，基站的布局规划、飞行路径规划以及资源分配等问题直接影响网络性能与服务质量。这些问题通常具有非线性、多约束、多目标等特点，传统的数学规划方法难以有效求解。智能优化算法因其强大的全局搜索能力和自适应特性，为解决这些问题提供了新的途径。本文选取布谷鸟搜索（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）六种算法，深入研究其在物联网无人机基站优化中的应用，旨在找出适用于不同场景的高效算法。

二、算法原理介绍

2.1 布谷鸟搜索（CS）算法

布谷鸟搜索算法模拟布谷鸟的寄生繁殖行为和莱维飞行机制。在算法中，布谷鸟随机选择宿主鸟巢产蛋，若新蛋被宿主发现，宿主会抛弃该巢或破坏蛋，通过这种方式实现种群的更新。莱维飞行机制使布谷鸟在搜索过程中能进行长距离跳跃，有助于算法跳出局部最优，增强全局搜索能力。算法通过迭代更新布谷鸟的位置，逐步逼近最优解。

2.2 大象群体优化（EHO）算法

大象群体优化算法受大象群体生活习性启发。大象群体中存在领导者，其他大象会根据领导者的位置和行为调整自身行动。算法通过模拟大象的觅食、迁徙、社交等行为，实现对解空间的搜索。大象在觅食时会考虑食物源的质量和距离，在迁徙过程中会受到环境因素影响，这些行为规则被转化为算法的更新公式，从而不断优化解的质量。

2.3 灰狼优化（GWO）算法

2.4 帝王蝴蝶优化（MBO）算法

帝王蝴蝶优化算法基于帝王蝴蝶的长距离迁徙导航机制。帝王蝴蝶在迁徙过程中，利用太阳位置、地球磁场等信息进行导航，同时通过信息素交流引导同伴。算法中，蝴蝶个体通过模拟帝王蝴蝶的导航和信息交流行为，在解空间中搜索最优解。个体根据自身位置与其他个体的信息素浓度调整移动方向和距离，实现种群的进化与优化。

2.5 鲨鱼群算法（SSA）

鲨鱼群算法模拟鲨鱼群体的捕食行为。鲨鱼通过嗅觉感知猎物散发的气味浓度来确定搜索方向，当接近猎物时，会采用螺旋式搜索方式。算法中，鲨鱼个体根据猎物气味浓度（目标函数值）调整位置，同时引入随机扰动和自适应调整策略，增强算法的全局搜索和局部搜索能力，在迭代过程中逐步找到最优解。

2.6 粒子群优化（PSO）算法

粒子群优化算法源于对鸟群觅食行为的模拟。每个粒子代表解空间中的一个潜在解，粒子通过跟踪自身历史最优位置和群体历史最优位置来更新自己的速度和位置。在搜索过程中，粒子在解空间中不断飞行，通过信息共享和相互学习，逐步向最优解靠近。

三、物联网无人机基站优化问题建模

四、结论

本文对布谷鸟搜索、大象群体优化等六种智能优化算法在物联网无人机基站优化问题中的应用进行了研究。通过仿真实验表明，不同算法在物联网无人机基站的布局规划和资源分配等问题上各有优劣。GWO 算法在综合性能上表现较好，适用于对优化精度和收敛速度都有较高要求的场景；SSA 算法在资源分配优化中具有独特优势；CS 算法和 EHO 算法适合处理需要较强全局搜索能力的问题。未来的研究可以进一步融合多种算法的优点，结合物联网无人机基站的实际应用场景，提出更高效的混合优化算法，同时考虑动态环境下无人机基站的实时优化问题，提升算法的实用性和适应性。