本文選題：量子蛙跳算法　切入點：認(rèn)知無線電　出處：《應(yīng)用科學(xué)學(xué)報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了有效求解離散優(yōu)化問題,將量子信息理論引入混合蛙跳算法,提出一種新的組合優(yōu)化算法——量子蛙跳算法.量子蛙跳算法使用新的量子跳躍方程完成整個量子蛙群的協(xié)同演進(jìn),能快速搜索到全局最優(yōu)位置.通過對基準(zhǔn)函數(shù)的測試驗證了其高效性,并使用量子蛙跳算法設(shè)計了一種認(rèn)知無線電頻譜分配算法.通過仿真實驗對比了所提出的量子蛙跳算法與遺傳算法、量子遺傳算法、粒子群算法、混合蛙跳算法和敏感圖論著色算法等多種算法在不同網(wǎng)絡(luò)效益函數(shù)下實現(xiàn)頻譜分配的性能.在3種網(wǎng)絡(luò)效益函數(shù)下進(jìn)行的仿真結(jié)果表明,所提出的算法能較好地找到最優(yōu)解,且在不同的網(wǎng)絡(luò)效益函數(shù)下均優(yōu)于已有的敏感圖論著色頻譜分配算法和智能頻譜分配算法.
[Abstract]:In order to solve the discrete optimization problem effectively, the quantum information theory is introduced into the hybrid leapfrog algorithm. A new combinatorial optimization algorithm, quantum leapfrog algorithm, is proposed. The quantum leapfrog algorithm uses a new quantum jump equation to complete the cooperative evolution of the whole quantum frog population. Can quickly search the global optimal location. The benchmark function is proved to be efficient by testing. A spectrum allocation algorithm for cognitive radio is designed by using quantum leapfrog algorithm. The proposed quantum leapfrog algorithm is compared with genetic algorithm, quantum genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm. Hybrid leapfrog algorithm and sensitive graph theory coloring algorithm are used to achieve spectrum allocation performance under different network benefit functions. The simulation results under three network benefit functions show that the proposed algorithm can find the best solution. Moreover, it is superior to the existing sensitive graph theory coloring spectrum allocation algorithm and intelligent spectrum allocation algorithm under different network benefit functions.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61102105;No.61102106) 中國博士后科學(xué)基金(No.2013M530148) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金(No.HEUCF100801)資助
【分類號】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1566430