針對(duì)認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜分配優(yōu)化和尋優(yōu)收斂精度等難題,在圖論模型的基礎(chǔ)上提出新的二進(jìn)制蝙蝠算法,并將其運(yùn)用到認(rèn)知無線電頻譜分配中.首先,在頻率更新中引入兩個(gè)隨機(jī)數(shù)來控制全局和局部的平衡;其次,在連續(xù)空間和離散空間轉(zhuǎn)換過程中,引入新的離散函數(shù)對(duì)速度到位置進(jìn)行離散化;最后,采用新的二進(jìn)制蝙蝠算法以最大化系統(tǒng)總效益和次用戶公平性為目標(biāo)與傳統(tǒng)二進(jìn)制蝙蝠算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,新的二進(jìn)制蝙蝠算法在應(yīng)用實(shí)例中優(yōu)于其他算法,且能夠有效、穩(wěn)定用于頻譜分配優(yōu)化. 

【文章來源】：微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2019,36(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１Ｓｉｇｍｏｉｄ轉(zhuǎn)換函數(shù)［１０］

第１０期陳忠云，等：新的二進(jìn)制蝙蝠算法的頻譜分配優(yōu)化ｆ２＝ｆｍｉｎ＋（ｆｍａｘ＋ｆｍｉｎ）（１－ｒ２）（１－ｒ１）（１０）式中，ｆｍｉｎ為最小頻率；ｆｍａｘ為最大頻率；ｒ１和ｒ２為分布在［０，１］區(qū)間的隨機(jī)數(shù)．在式（１）中，隨機(jī)參數(shù)β是獨(dú)立的，當(dāng)其較大時(shí)，可以增加蝙蝠的搜索能力．當(dāng)它很小時(shí)，會(huì)造成算法的收斂速度降低．本文采用兩個(gè)隨機(jī)數(shù)ｒ１和ｒ２，當(dāng)ｒ１很大時(shí)，１－ｒ１很小，反之亦然．增加另外一個(gè)隨機(jī)數(shù)ｒ２是為了更好管理全局搜索和局部搜索二者之間的平衡．根據(jù)粒子群優(yōu)化算法速度更新公式，本文將每個(gè)蝙蝠的當(dāng)前位置、全局最優(yōu)位置和個(gè)體最優(yōu)位置進(jìn)行比較以更新速度公式如下：ｖｔｉ＝ｖｔ－１ｉ＋（ｘｔｇｂｅｓｔ－ｘｔ－１ｉ）ｆ１＋（ｘｔｐｂｅｓｔ－ｘｔ－１ｉ）ｆ２（１１）式中，ｖｔｉ為第ｔ次更迭時(shí)候第ｉ個(gè)個(gè)體的速度；ｆ１和ｆ２為兩個(gè)脈沖頻率；ｘｔｉ為第ｔ次更迭時(shí)候第ｉ個(gè)個(gè)體的位置矢量；ｘｔｐｂｅｓｔ為第ｔ次更迭時(shí)候第ｉ個(gè)個(gè)體的個(gè)體最優(yōu)；ｘｔｇｂｅｓｔ為第ｔ次更迭時(shí)候的種群最優(yōu)．公式（１０）具有是蝙蝠運(yùn)動(dòng)方向多樣化的能力，這可以提高個(gè)體的勘探能力，特別是在迭代的初始階段，可以避免陷入局部最優(yōu)．此外，在迭代后期，蝙蝠傾向與聚集在有更強(qiáng)開發(fā)能力的最佳蝙蝠周圍，這樣反過來較小了它們之間的距離，從而提高收斂速度．為了更好解決實(shí)際情況中許多的離散問題，增強(qiáng)算法局部搜索能力．因此，對(duì)于蝙蝠算法的離散版本的研究不可或缺．在文獻(xiàn)［１１］提到

第１０期陳忠云，等：新的二進(jìn)制蝙蝠算法的頻譜分配優(yōu)化Ｓｔｅｐ７生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)ｒａｎｄ，如果ｒａｎｄ＜Ａｔ且Ｆ（ｘｉ）＞Ｆ（ｘｇｂｅｓｔ），則將Ｓｔｅｐ５生成的局部新解記為當(dāng)代最優(yōu)解．然后根據(jù)等式（５）和（６）更新脈沖發(fā)射率ｒｔ和蝙蝠響度Ａｔ，否則，維持不變．Ｓｔｅｐ８重復(fù)Ｓｔｅｐ４～Ｓｔｅｐ７的更迭過程，如果達(dá)到設(shè)置的精度要求或規(guī)定的最大迭代次數(shù)，則終止算法，輸出全局最優(yōu)解．４仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析４．１參數(shù)設(shè)置關(guān)于第１．２小節(jié)中提及的運(yùn)用Ｓ型轉(zhuǎn)換公式離散化的二進(jìn)制蝙蝠算法（Ｂｉｎａｒｙｂａｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＢＢＡ）．在ＢＢＡ基礎(chǔ)上改進(jìn)發(fā)射頻率和速度更新公式的版本，簡(jiǎn)稱為ＦＢＢＡ．另外在文獻(xiàn)［１０］中蝙蝠算法基礎(chǔ)上使用本文提出的Ｖ型轉(zhuǎn)換公式的算法，簡(jiǎn)稱為ＶＢＢＡ．為了驗(yàn)證本文提出的ＮＢＢＡ在優(yōu)化認(rèn)知無線電中頻譜分配的有效性，與ＢＢＡ、ＦＢＢＡ和ＶＢＢＡ優(yōu)化頻譜分配進(jìn)行仿真比較．設(shè)定在某一片區(qū)域范圍內(nèi)，次用戶的數(shù)值Ｎ＝１０，可用信道數(shù)Ｍ＝１０．各種版本的蝙蝠算法參數(shù)設(shè)置如下：種群大�。螅椋澹穑铮穑剑矗埃懚龋粒剑埃�，脈沖發(fā)射率ｒ＝０．７，最大進(jìn)化代數(shù)ｍａｘｇｅｎ＝５００．４．２算法對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)可知，在不同信道環(huán)境下，ＮＢＢＡ所取得系統(tǒng)帶寬總效益每次都要比另外三種算法要大，且公平性也要比ＶＢＢＡ、ＦＢＢＡ和ＢＢＡ更優(yōu)．圖４為某一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，系統(tǒng)總效益與進(jìn)化次數(shù)的關(guān)系．從圖可知，ＢＢＡ算法的收斂代數(shù)要比其它三種算法要小，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的蝙蝠算法容易陷入局部最優(yōu)［８］


本文編號(hào)：2975784