一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法

摘要

本发明涉及一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法，属于系统资源分配技术领域。本发明针对无线多用户正交频分复用(OFDM)系统中功率分配问题，提出了一种基于效用函数最大化框架的资源分配算法。在实际网络环境中，此类最优化算法为非凸的，利用经典最优化方法很难解决，为此，将智能优化中的粒子群方法应用到非凸优化算法设计中。并针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题，将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法中，提出混沌粒子群算法。与同类算法相比，新算法不仅有效的解决了非凸性问题，而且可以使系统具有更好的性能，能够有效的避免粒子群算法陷入局部解。

主权项

1.一种基于混沌粒子群优化的OFDM系统资源分配算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1对种群中的每个粒子迭代次数、速度和位置以及粒子群中的基本参数进行初始化，并计算粒子的目标函数值，设置粒子和群体的最佳初始位置；步骤2执行基于PSO算法的搜索，更新粒子和群体的最佳位置，并利用粒子群基本公式更新粒子的速度和位置；步骤3保留群体中性能最好的20％的粒子；步骤4对于步骤3保留的群体中的最佳粒子，利用式(8)logistic映射对粒子位置混沌赋值，将混沌区间[0，1]映射到对应量的取值区间，将混沌变量转化为决策变量，根据决策变量对新解进行性能评价，即为执行混沌局部搜索，并更新粒子的和种群的Gbest^k；u_n+1＝vu_n(1-u_n)，n＝0，1，...    (8)步骤5检查终止-条件：为达到最大迭代次数或者满足了足够好的适应值，或者最优解停滞不再变化，若上述条件满足，终止迭代，最后的Gbest_i就是所求解对应的适应值，其对应的最优解是网络中所求最优功率，否则继续如下步骤；步骤6收缩搜索区域，具体公式如下：其中，x_g，j表示当前Gbest^k的第j维变量的值；步骤7在收缩后的空间内随机产生群体中剩余的80％的粒子，并对其进行评价，然后返回步骤2。