膜量子蜂群优化的多目标频谱分配

作     者：高洪元 李晨琬 

作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 

出 版 物：《物理学报》 (Acta Physica Sinica)

年 卷 期：2014年第63卷第12期

页      面：456-465页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0704[理学-天文学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61102106 61102105) 中国博士后科学基金(批准号:2013M530148) 中央高校基本科研业务费(批准号:HEUCF140809) 黑龙江省博士后科学基金(批准号:LBH-Z13054)资助的课题~~ 

主　　题：认知无线电 多目标频谱分配 量子蜂群优化 膜计算 

摘      要：为了解决认知无线电系统中最大和网络效益和用户间公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,基于量子蜂群理论和膜计算,提出了一种新的离散多目标组合优化算法—–膜量子蜂群优化.所提算法在基础膜可以搜索到单个目标的全局最优解,在表层膜获得兼顾网络效益和公平的Pareto前端解.通过膜间的通信规则、量子觅食行为的协同演进和非支配解排序可获得能同时求解单目标和多目标优化问题的多目标优化算法,并与经典的敏感图论着色算法、遗传算法、量子遗传算法和粒子群算法等频谱分配算法在不同的目标函数下进行仿真性能比较.仿真结果表明:在不同网络效益函数下所提的膜量子蜂群频谱分配算法都能够较好地找到单目标最优解,优于经典的频谱分配算法和已有的智能频谱分配算法,还可获得多目标频谱分配的Pareto前端最优解集.