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摘要
针对飞行自组网(FANET)中无人机(UAVs)快速移动造成的网络拓扑管理困难问题，考虑实际场景中无人机位置变化引起的可用信道差异，该文提出一种自适应蜂鸟算法对网络拓扑进行优化。首先，建立一个针对分簇结构的无人机拓扑模型，并且形成一个以最小化簇数量、负载偏差和簇移动度为目标的优化问题。其次，通过调节人工蜂鸟的觅食动作、加入扰动变异的方式，提出寻优能力更强的自适应蜂鸟算法(ADHA)。然后，设计合理的蜂鸟个体编码方式，将拓扑优化的决策过程转化为自适应蜂鸟算法的寻优过程。最后，通过仿真验证所提算法的收敛性，并与基于其他群智能优化算法的拓扑优化方法进行对比。实验结果表明，所提算法得到的拓扑优化策略不仅能够有效减少网络拓扑的簇数量，而且能够得到负载均衡、结构稳定的簇群。
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