多策略改进的蜣螂搜索算法优化3DDV-Hop节点定位

摘要

为了提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性，提出了MIDBO-3DDV-Hop算法。该算法利用多策略改进蜣螂搜索算法(multi strategy improvement dung beetle optimizer, MIDBO)来提高3DDV-Hop算法的定位精度。该算法通过通信半径分级方法细化跳数，使用加权平均跳距来修正节点之间的跳距误差。MIDBO算法引入立方混沌初始化和反向折射机制来初始化算法种群，采用变螺旋策略增强全局搜索能力。算法还融入Levy飞行策略和自适应权重因子，以避免陷入局部最优，并平衡算法的收敛性和搜索多样性。通过MIDBO算法对3DDV-Hop算法中未知节点位置进行优化。仿真结果显示，与传统的3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比，MIDBO-3DDV-Hop算法在定位精度、稳定性和收敛速度方面均达到最优水平。

关键词

蜣螂搜索算法 / 3DDV-Hop / 变螺旋策略 / Levy飞行策略 / 平均跳距

基金资助

国家自然科学基金项目（62265010,62061024）; 甘肃省高校创新基金项目（2020A-021）