TY -的A2 -帕沙克,这项非盟- Husnain Ghassan AU -瓦尔,沙赫扎德盟-沙赫扎德,法希姆AU -兹亚Gulbadan AU -塔里克,Rehan盟——Bakhtyar Maheen AU - Lim Sangsoon PY - 2022 DA - 2022/10/07 TI -一个智能哈里斯鹰优化基于集群优化方案VANETs SP - 6790082六世- 2022 AB -近年来,智能车辆与先进的车辆应用程序变得流行,使车载Ad hoc网络的增长(VANETs)。车载Ad hoc网络的车辆(VANETs)是一个网络共享和分析实时数据,需要一个组织良好和高效的数据交付方法。VANETs集群的稳定性和动态拓扑变化的主要问题是找到一个最优路线的车辆。合作方式和意外突袭哈里斯鹰追逐技术本质上作为灵感的主要来源哈里斯鹰优化。在这种技术中,几个鹰派人士共同努力,从不同角度袭击受害者惊喜。由于环境的不可预测性和猎物的逃离动作,哈里斯鹰可以表现出各种聪明的策略。本研究提出了一种新颖的路线聚类优化技术,考虑通信范围内,节点的数量,速度,方向,和网格大小。创建和评估理想集群头(CH),该方法是基于哈里斯鹰为路线集群智能优化算法(iCHHO),找到最佳的和可靠的路线在车辆。其他先进的方法,如蚱蜢优化算法(果),灰太狼优化(拥有),和鲸鱼优化算法(WOACNET),利用评估和验证该方法。我们的研究结果表明,发达方法优于其他当前方法的数量的集群,变量通信范围,网络规模和车辆的数量。 Furthermore, the statistical analysis concludes that the proposed method improves cluster optimization by 79% and increases cluster stability by an adjusted R 91.22平方的。SN - 1687 - 725 - 2022/6790082 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/6790082——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER