混沌免疫多目标算法求解认知引擎参数优化问题

被引：7

作者：

柴争义 ^{[1
,2
]}

陈亮 ^{[1
]}

朱思峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 河南工业大学信息科学与工程学院

[2] 西安电子科技大学计算机学院

来源：

物理学报 | 2012年 / 61卷 / 05期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

混沌; 多目标免疫算法; 认知引擎; 参数配置;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN92 [无线通信]; O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

070105 [运筹学与控制论]; 080906 [电磁信息功能材料与结构];

摘要：

合理的认知引擎参数设置可以提高频谱的使用性能.通过分析认知无线网络中的认知引擎参数配置,给出了其数学模型,并将其转化为一个多目标优化问题,进而提出一种基于混沌免疫多目标优化的求解方法.算法使用Logistic混沌映射初始化种群,并在每一代将混沌特性用于最优解集的搜索;设计了适合此问题的免疫克隆算子和抗体群更新算子,保证了Pateto最优解集分布的多样性和均匀性.最后,在多载波环境下对算法进行了仿真实验.结果表明,算法可以根据信道条件和用户服务的动态变化,自适应调整各个子载波的发射功率和调制方式,可以求出更多满足偏好需求的解,满足认知引擎参数优化要求.

引用

页码：512 / 518

页数：7

共 5 条

[1]

一种用于认知无线电资源分配的并行免疫遗传算法 [J].