本文選題：認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：頻譜分配　出處：《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中頻譜分配問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)人工蜂群算法的多目標(biāo)組合優(yōu)化算法。首先將頻譜分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換成多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,然后利用人工蜂群算法的尋優(yōu)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)頻譜最優(yōu)的分配方案。其中,在雇傭蜂搜索階段采用新型雜交算子加快收斂速度;跟隨蜂搜索階段引入一種新的概率選擇方式保證種群多樣性;偵察蜂搜索階段利用混沌算子來(lái)提高全局搜索能力。最后,通過(guò)頻譜分配仿真對(duì)這里提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明:與其他算法相比,這里算法能夠較好地跳出局部最優(yōu)的束縛,具有優(yōu)化效果佳、穩(wěn)定性好、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),可以在滿足多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的前提下獲得更合理的頻譜分配方案。
[Abstract]:To solve the spectrum allocation problem in cognitive wireless networks, a multi-objective combinatorial optimization algorithm based on improved artificial bee colony algorithm is proposed. Firstly, the spectrum allocation problem is transformed into a multi-objective optimization problem. Then the optimal spectrum allocation scheme is realized by using the optimization ability of artificial bee colony algorithm, in which a new hybrid operator is used to speed up the convergence in the phase of hiring bee search. In the following bee search stage, a new probability selection method is introduced to ensure the diversity of the population, and the chaotic operator is used to improve the global search ability in the reconnaissance bee search stage. Finally, the proposed algorithm is verified by spectrum allocation simulation. The results show that compared with other algorithms, this algorithm can jump out of the bondage of local optimum, and has the advantages of good optimization effect, good stability and strong robustness. A more reasonable spectrum allocation scheme can be obtained on the premise of satisfying multiple optimization objectives.
【作者單位】： 江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PPZY2015B190) 無(wú)錫市科協(xié)軟科學(xué)研究項(xiàng)目(KX16-A-03) 江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目“眾創(chuàng)背景下的高職院�？萍夹蜕鐖F(tuán)的建設(shè)與管理研究”(2016SJB880071)
【分類號(hào)】：TP18;TN925

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本文編號(hào)：1627425