一种基于改进蛇鹫算法的有无人感知网络结构优化方法

本发明公开了一种基于改进蛇鹫算法的有无人感知网络结构优化方法，首先根据异构有无人协同感知网络结构，基于节点的度、节点对之间的最短路径倒数的平均值，建立多目标优化模型，然后初始化改进蛇鹫算法的参数，采用上三角编码法，形成种群中的个体，并引入Tent混沌映射。利用改进蛇鹫算法求解多目标优化模型，通过蛇鹫的两种逃生策略，更新个体的位置和适应度值；引入高斯与柯西变异扰动，帮助算法跳出局部最优，向全局最优解搜索；引入贪婪策略，通过比较适应度值，指导算法在搜索过程中保持对最优解的追踪。本发明能得到不同任务下的最优的异构有无人协同感知网络结构，提升有无人系统的整体效能。