柯西变体乌鸦搜索拓扑优化算法
网络能耗降幅超六成
引入柯西变异增强种群多样性，配合判别概率改进位置更新，该算法在搜索精度和收敛速度上优于传统乌鸦搜索算法，显著提升网络寿命与稳定性。
白杨 · Cao, Li · Yue, Yinggao
Biomimetics 2023
参数信息
- 网络平均能耗降低率
- 66.7 %
- 网络平均能耗降低率
- 50 %
- 网络平均能耗降低率
- 33.3 %
- 网络连通性能提升率
- 52.9 %
- 网络连通性能提升率
- 37.6 %
- 网络连通性能提升率
- 23.5 %
技术优势
全局搜索更广
柯西变异扩大了变异范围，增强了种群多样性，避免陷入局部最优。
更新方式更聪明
当领导者察觉被跟随时，引入判别概率改进位置更新，提高搜索效率。
能耗直降六成
仿真结果表明，该算法使网络平均能耗比PSO降低66.7%。
应用场景
- 无线传感器网络拓扑优化：用该算法优化拓扑结构，降低节点能耗，延长网络生存期。
- 物联网能耗管理：该算法能显著降低网络能耗，适用于物联网设备的能耗优化。
- 分布式网络寿命延长：通过均衡节点能耗，该算法有效延长分布式网络的整体寿命。
- 传感器节点聚类：该算法改进了传感器节点的分簇策略，提高簇头选择效率。