發(fā)布時間：2024-05-25 04:28

　　原始螢火蟲(GSO)算法存在收斂速度慢、搜索精度不高等缺點,故設(shè)計一種改進型蛙跳螢火蟲(FGSO)算法。該算法采用自適應(yīng)可變步長替換固定步長,并且結(jié)合蛙跳算法的族群劃分策略,提升螢火蟲個體交流能力,實現(xiàn)信息群內(nèi)共享,以及跳出局部最優(yōu)的目的。將改進算法應(yīng)用到認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)CRN頻譜分配問題中,可獲取更為優(yōu)化的頻譜分配方案。實驗仿真結(jié)果表明,從網(wǎng)絡(luò)效益方面考慮,改進的蛙跳螢火蟲算法在總體性能及穩(wěn)定性方面均優(yōu)于原始螢火蟲算法,并能給出有效的CRN頻譜分配策略。

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【部分圖文】：

圖1缺陷二現(xiàn)象描述

搜索速率則會較慢［14］；同時在尋優(yōu)后期，個體越來越靠近最優(yōu)解，若還是按固定步長移動，則可能錯過最優(yōu)解。缺陷二：原始GSO算法中，螢火蟲粒子的交流被限制在自身決策域空間內(nèi)，熒光素值很大的粒子只能影響其決策域內(nèi)的粒子，致使整個種群不能共享最優(yōu)螢火蟲粒子信息［15］。同時有可能存在一....

圖2FGSO族群劃分3

圖5可用頻譜M變化時平均網(wǎng)絡(luò)總效益4.2.3認(rèn)知用戶數(shù)與平均網(wǎng)絡(luò)總效益變化關(guān)系

，空閑頻譜數(shù)量M=10時，F(xiàn)GSO與GSO算法網(wǎng)絡(luò)總效益隨實驗次數(shù)增加的波動曲線如圖4所示。圖4GSO與FGSO網(wǎng)絡(luò)總效益比較由圖4可知，隨著實驗次數(shù)增加，基于GSO與FGSO算法的網(wǎng)絡(luò)總效益均發(fā)生波動，但FGSO的整體波動相對較小，證明該算法穩(wěn)定性優(yōu)于GSO算法，同時FGSO算....

圖6認(rèn)知用戶N變化時平均網(wǎng)絡(luò)總效益比較

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