最大化关键救援行动中无人机雾部署效率

在灾难场景和高风险救援行动中，将无人机作为雾节点集成已变得至关重要。这种集成确保了受影响人群与基本健康监测设备之间的顺畅连接，并得到物联网的支持。在此类环境中集成无人机本身具有挑战性，主要目标是在通过节能策略延长网络寿命以服务最多受影响个体的同时，最大化网络连接性和覆盖范围。本文提出了一种以动态无人机雾部署为核心的新模型，优化了受灾区域内系统的适应性和运行效能。首先，我们将问题分解为两个子问题：连接性与覆盖子问题，以及网络寿命优化子问题。我们将无人机雾部署问题建模为单目标优化，并引入了一种专门针对救援任务中部署的无人机雾节点的无人机雾部署算法。而网络寿命优化子问题则通过一维交换方法高效求解。随后，我们提出了一种新的优化策略，用于疏散场景下动态网络中无人机雾节点的放置，主要关注确保移动用户的稳健连接性和最大覆盖范围，同时延长网络寿命。最后，我们引入了自适应鲸鱼优化算法用于动态网络中的雾节点部署。其敏捷性、快速收敛和低计算需求使其成为高压环境下的理想选择。