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混沌量子克隆优化求解认知无线网络决策引擎

柴争义 刘芳 朱思峰

混沌量子克隆优化求解认知无线网络决策引擎

柴争义, 刘芳, 朱思峰
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-01-11
  • 修回日期:  2011-02-24
  • 刊出日期:  2012-01-05

混沌量子克隆优化求解认知无线网络决策引擎

  • 1. 西安电子科技大学计算机学院, 西安 710071;
  • 2. 智能感知与图像理解教育部重点实验室, 西安 710071
    基金项目: 

    国家高技术研究发展计划(批准号: 2009AA12Z210), 国家自然科学基金(批准号: 61001202, 61072139, 61003199), 国家教育部博士点基金(批准号: 20090203120016, 20100203120008), 中央高校基本科研业务费专项资金(批准号: JY10000902001)和郑州市科技发展计划(批准号: 2010GYXM374)资助的课题.

摘要: 通过分析认知无线网络引擎决策, 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量子克隆的优化求解算法, 并证明了该算法以概率1收敛. 算法采用量子编码, 利用Logistic映射初始化抗体种群, 设计了一种基于混沌扰动的量子变异方案. 最后, 在多载波环境下对算法进行了仿真实验. 结果表明, 与QGA-CE(基于量子遗传算法的认知引擎)算法相比, 本文算法收敛速度较快, 具有较高的目标函数值, 可以对无线参数优化调整, 满足认知引擎的实时性要求.

English Abstract

参考文献 (15)

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