发明名称 认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法
摘要 本发明涉及一种认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法,包括以下步骤:(1)检测到空闲频谱得到用户分布图;(2)对频谱分配问题进行抗体编码,将问题与免疫方法求解进行映射;(3)生成初始化抗体种群;(4)种群克隆操作:(5)种群变异操作;(6)种群选择操作;(7)种群输出。本发明能够找到更多优秀解集,满足频谱分配多目标同时优化的需求,提高了求解效果和灵活性,适用于对认知Mesh网络的频谱资源进行分配。
申请公布号 CN104168571A 申请公布日期 2014.11.26
申请号 CN201410323409.7 申请日期 2014.07.09
申请人 天津工业大学;柴争义;李亚伦;杨亚楠;郑丽萍;王献荣 发明人 柴争义;李亚伦;杨亚楠;郑丽萍;王献荣
分类号 H04W16/14(2009.01)I 主分类号 H04W16/14(2009.01)I
代理机构 天津市杰盈专利代理有限公司 12207 代理人 王小静
主权项 一种认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法,其特征在于:它包括以下步骤:  (1)检测到空闲频谱得到用户分布图;  (2)对频谱分配问题进行抗体编码,将问题与免疫方法求解进行映射;(3)生成初始化抗体种群:给定抗体种群规模<img file="464992dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />,克隆系数<img file="364815dest_path_image002.GIF" wi="14" he="18" />、最大迭代次数<img file="930926dest_path_image003.GIF" wi="32" he="25" />;初始化迭代次数<img file="417882dest_path_image004.GIF" wi="40" he="20" />;<img file="44035dest_path_image005.GIF" wi="205" he="25" />;其中:<img file="368837dest_path_image006.GIF" wi="18" he="18" />表示抗体种群,<img file="473059dest_path_image007.GIF" wi="17" he="18" />表示一个抗体,<img file="566917dest_path_image008.GIF" wi="16" he="18" />表示迭代次数;(4)种群克隆操作:对抗体群<img file="363972dest_path_image009.GIF" wi="37" he="22" />进行克隆操作:<img file="972808dest_path_image010.GIF" wi="121" he="26" />,其中:<img file="83983dest_path_image011.GIF" wi="24" he="26" />表示克隆操作;  (5)种群变异操作:对抗体群<img file="94665dest_path_image012.GIF" wi="41" he="22" />进行变异操作:<img file="498839dest_path_image013.GIF" wi="126" he="26" />,其中:<img file="594971dest_path_image014.GIF" wi="22" he="26" />表示变异操作;(6)种群选择操作:对抗体群<img file="40996dest_path_image015.GIF" wi="45" he="22" />进行选择操作:<img file="109446dest_path_image016.GIF" wi="132" he="26" />,其中:<img file="248303dest_path_image017.GIF" wi="24" he="26" />表示抗体克隆操作;(7)种群输出操作:判断<img file="769414dest_path_image008.GIF" wi="16" he="18" />是否达到最大进化代数<img file="19130dest_path_image003.GIF" wi="32" he="25" />,如果是,则输出抗体群<img file="4404dest_path_image018.GIF" wi="49" he="22" />,并对抗体进行解码输出,否则,令<img file="251845dest_path_image019.GIF" wi="121" he="22" />转到步骤(4)。
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