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作者：周恺卿;杨森宇;康棣文;欧云;
单位：吉首大学通信与电子工程学院;
摘要：目的 为了提高无线传感器网络（wireless sensor network, WSN）覆盖率，提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索（improved cuckoo search with multi-strategies, ICS-MS）算法。方法 ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析，通过建立马尔可夫模型，分析迭代过程，明确改进方向，降低自转移概率，减少平均理论迭代次数，进行一系列改进策略选择。首先，引入分阶段逐维更新策略，以减轻高维空间中的维度耦合效应，降低解空间的自转移概率；其次，在执行Lévy飞行操作后，依据个体适应度进行精英保留，并通过反向搜索操作扩展搜索域；最后，采用基于多策略的随机偏好游走算法，结合全局最优解的信息，引导种群向最优解方向进化。实验基于节点同构、节点感知范围与通信范围相同、节点实时感知假设，对WSN覆盖优化问题进行建模，并提出布谷鸟个体的构建方法。同时，以最大化WSN覆盖率为目标，实验采用点监测离散化方法，在节点数量20,30场景下，对ICS-MS算法与标准布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）及其6种变体（MACS,DA-DOCS,WCSDE,ICS-ABC-OBL,CSDE,ICS）进行比较。结果 结果表明，ICS-MS算法在节点数20时，相较于对比算法，覆盖率平均提升17.12%～17.35%；在节点数30时，覆盖率平均提升10.09%～18.05%。结论 ICS-MS算法在WSN覆盖优化领域展现出更均匀的节点分布、更高的覆盖率和更快的收敛速率。
关键词：无线传感器网络;;马尔可夫链;;布谷鸟搜索算法;;逐维更新;;反向搜索
基金资助：国家自然科学基金资助项目（62066016）;; 湖南省自然科学基金资助项目（2024JJ7395）;; 湖南省教育厅科学研究优秀青年项目（22B0549）
