试论基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法论文

首页 > 学术论文库 > 理工论文试论基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法论文

2025-11-25 17:18:27 来源：作者：xuling

摘要：为了提升计算机网络中通信节点的空间覆盖效率,本文构建融合冗余惩罚机制的覆盖优化模型,研究基于禁忌搜索算法的部署策略。通过引入多尺度扰动与动态禁忌规则,有效增强了全局搜索能力与局部跳出性能。

　　摘要：为了提升计算机网络中通信节点的空间覆盖效率,本文构建融合冗余惩罚机制的覆盖优化模型,研究基于禁忌搜索算法的部署策略。通过引入多尺度扰动与动态禁忌规则,有效增强了全局搜索能力与局部跳出性能。仿真实验结果表明,该方法在降低冗余覆盖率、提升收敛速度方面优于传统智能算法,具备较强的实用推广价值。

　　关键词：通信覆盖优化；禁忌搜索；邻域扰动；冗余控制

　　0引言

　　随着物联网与智能通信系统的广泛部署,通信节点的空间覆盖优化问题逐渐成为网络结构设计中的核心挑战。如何在有限资源约束下实现高效、均衡且冗余最小的节点布设,直接关系到网络性能、能耗分布及其长期运行的稳定性。面对通信区域的不规则性与节点间干扰的不确定性,传统优化算法在全局搜索能力与解的质量控制方面表现出明显局限,亟需引入具备记忆性与跳出局部陷阱能力的智能优化策略予以突破。

　　1基于禁忌搜索的覆盖优化方法设计

　　1.1问题的数学建模

　　设整个部署区域为一个二维有界平面区域S⊂R2,区域边界已知且固定。系统需在该区域内部署N个通信节点,每个节点均具有相同的通信半径R,其覆盖范围可建模为以节点坐标xi=(x,x)为圆心、半径为R的闭圆域B(xi,R)[1]。模型优化目标是最大化所有节点覆盖区域与目标区域S的并集面积,并引入节点间冗余重叠的惩罚项,以提升整体网络的能效分布。建立目标函数如式（1）所示：

　　式中,λ∈[0,1]为重叠区域惩罚系数,用于调节覆盖冗余与利用率间的权衡。变量集合X={x1,x2,...,xN}表示所有节点的空间部署位置,需满足约束xi∈S,即所有节点必须部署在目标区域内。

　　1.2算法参数设计与调优

　　在禁忌搜索算法用于通信覆盖优化的设计过程中,关键参数的选取对全局搜索性能具有决定性作用。设置最大迭代次数Tmax=500,用于限制搜索步数并控制计算资源消耗；禁忌表长度L=20,平衡局部搜索陷阱规避与信息保持能力；每轮迭代中生成的候选邻域解个数设为K=30,以维持解空间多样性[2]；初始温度参数用于接受劣解的概率控制,设定为T0=100,随迭代呈指数衰减。通信模型中的节点数N固定为10,通信半径R=15米,部署区域大小为100×100米。参数配置如表1所示,所有参数均结合网络场景规模及仿真计算能力设定,以保证搜索收敛性与实际工程适用性。

　　1.3改进的禁忌搜索算法

　　1.3.1初始解生成

　　为确保禁忌搜索算法在初始阶段具备良好的可行性与覆盖效率,初始解的生成采用基于空间均匀性约束的随机采样方法。设搜索空间为二维矩形区域S=[0,100]×[0,100],节点数固定为N=10,通过在区域内构建等分网格进行位置候选限制,避免初始解出现极端聚集或边缘效应[3]。

　　每个节点位置xi=(x,x)的选取满足约束xi∈S,并通过控制最小间距dmin≥2R实现基础退避机制,防止节点重叠。初始解构造参数设置如表2所示。

　　1.3.2邻域移动策略

　　在禁忌搜索算法中,邻域移动策略是控制解空间探索路径与局部跳出的关键环节。为适应通信覆盖优化问题的空间连续性特征,本文构建基于多尺度扰动机制的双层邻域搜索策略,即在每轮迭代中,随机选择一个或多个节点进行位置扰动,扰动幅度服从双参数均匀分布：小尺度扰动用于精细搜索,范围设定为[-R,R]；大尺度扰动用于跳出局部最优,范围为[-3R,3R]。扰动后的新解X′={xi′|xi′=xi+δi}需满足边界约束xi′∈S,并通过惩罚函数对越界位置实施映射修正。为进一步提升搜索质量,每轮扰动前计算当前解的冗余度函数fr(X),并在解集中优先选择冗余度高的节点进行扰动,从而增强网络空白区的激活效率。该策略可以有效结合局部强化搜索与全局可跳出的能力,兼顾收敛性与多样性,确保在约束下实现高质量解的持续演化。

　　1.3.3禁忌规则设计

　　在禁忌搜索过程中,为有效避免陷入局部最优且提升解空间的探索深度,需设计适用于节点空间扰动问题的动态禁忌规则。考虑到通信覆盖优化中的解向量X={x1,x2,...,xN}为连续空间中多维实数向量,传统的基于离散状态或路径的禁忌机制不再适用。为此,采用扰动向量禁忌编码机制,即将每一轮扰动动作以Δxi=xi(t+1)−xi(t)的形式存入禁忌表T,并设置动态禁忌长度Lt∈[15,25],其值随当前搜索状态的收敛速率调整。当连续若干轮无明显增益时,通过增加Lt扩大禁忌范围,从而强化跳出局部能力；而在解集活跃期则减小Lt,保留更多变异路径以利于局部精细搜索。此外,引入目标值—扰动向量二元映射结构作为禁忌表项存储结构,使得禁忌控制不再仅基于位置相似性,而综合考虑扰动方向与全局目标的相对改善情况。禁忌动作的存储结构与禁忌区间在解空间中的覆盖示意图如图1所示,反映出禁忌机制对解空间路径演化的约束作用。

　　1.4算法实现流程

　　在完成通信覆盖优化问题的模型构建与禁忌搜索算法结构设计基础上,为实现算法在实际网络部署中的可执行性,需构建一套具备逻辑闭环与参数控制能力的实现流程。整个流程自初始解生成模块启动,通过基于空间均衡的节点位置初始化机制建立可行解集X(0),随后进入迭代调度循环,依次执行邻域扰动、可行性检测、目标函数评估、禁忌准则判定与最优解更新等步骤。其中,目标函数值如式（2）所示：

　　式中,Acov(X)与Aoverlap(X)分别对应节点覆盖有效面积与冗余重叠惩罚项,作为优化评估核心指标。每轮扰动采用多尺度扰动策略生成候选解X’,其后通过约束修正与边界映射保证其在部署区域内的可行性,再以当前解与历史最优解为参照,结合动态禁忌表结构判断是否接受或拒绝候选解路径。在此基础上,通过目标函数变化率与扰动稳定性双因子联动判断是否满足终止准则,形成具备动态调整能力的闭环优化路径,为覆盖效率提升提供稳定可靠的搜索框架支撑。

　　2仿真实验与结果分析

　　2.1实验环境与参数设置

　　为验证所提出的基于禁忌搜索算法的通信覆盖优化方法在不同网络部署策略下的适用性与优化性能,本文设计并构建了统一的仿真实验平台。实验在一套运行于Ubuntu 20.04系统的高性能计算节点上完成,采用Python语言及NumPy、Matplotlib等科学计算库实现算法模块。仿真区域为二维100m×100m平面区域,节点通信半径设定为15m,节点总数为10。为确保结果的对比有效性,引入传统的粒子群算法（PSO）与遗传算法（GA）作为对比方法,采用一致的目标函数与边界条件进行同步测试,所有算法均在相同迭代次数与初始解数目下运行。考虑算法的收敛效率与稳定性,设置每组实验独立运行30次,并对收敛轮数、最终目标函数值与冗余覆盖率进行记录。各类算法对应的主要实验参数配置及对比关系如表3所示。

　　2.2实验结果分析

　　在统一实验环境与参数配置下,以节点覆盖有效面积最大化为目标,结合冗余度抑制机制,分别记录三种算法在30轮独立实验中的平均最优值、平均冗余覆盖率及收敛迭代轮数。结果显示,禁忌搜索在保持覆盖面积优势的同时,有效降低了区域冗余重叠,其平均目标函数值优于其他两种算法,收敛速度亦更具稳定性。三类算法在实验中的关键性能指标对比如表4所示,可以看出,禁忌搜索在冗余率控制方面具有显著优势,平均冗余覆盖率为6.2%,而PSO与GA分别达到11.5%与13.4%。其平均收敛轮数控制在162轮以内,较PSO快约37%,反映出邻域扰动与动态禁忌机制在搜索路径控制中的高效性。进一步绘制收敛过程,如图2所示,三条算法曲线清晰地反映出了在前150轮内的目标值演化趋势,其中禁忌搜索收敛路径更加平滑,表明其全局搜索与局部跳出能力的协调性更佳。