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基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法

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为了解决认知无线网络中的频谱分配问题,文中提出一种基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法,采用图论着色模型,首先使用遗传算法将多个种群进行独立进化,以提高种群的全局搜索能力,然后选出每个种群中的最优的个体作为粒子群优化的粒子,并通过控制每个粒子的初始速度方向,加快了算法的收敛速度.最后文中以系统总收益最大化和用户间的公平性为优化目标与遗传算法和粒子群算法进行对比实验,仿真结果表明,该算法在收敛速度、认知用户接入公平性和系统总收益三个方面性能均优于遗传算法和粒子群算法.

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来源
《2015全国理论计算机科学学术年会》|2015年|1-5|共5页
会议地点金华
作者
WANG Jun-ming; 王俊铭; LIU Jia-qi; 刘佳琦; CHEN Zhi-gang; 陈志刚; GUO Lin; 郭霖;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TN925.93;
关键词
认知无线网络; 频谱分配; 粒子群算法; 多种群进化; 粒子群优化;

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