[發明專利]基于非支配解排序量子雁群算法的多目標頻譜分配方法

有效

• 申請號: 201110278099.8
• 申請日: 2011-09-19
• 公開（公告）號: CN102316464A
• 公開（公告）日: 2012-01-11
• 發明（設計）人: 高洪元;曹金龍;刁鳴;趙宇寧
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: H04W16/10
• 分類號: H04W16/10;H04W72/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于非支配解排序量子雁群算法的多目標頻譜分配方法，其特征是：

(1)建立認知無線電頻譜分配的圖論著色模型，有N個認知用戶標號為1到N競爭獲取M個正交頻道標號為1到M的使用權；

確定種群規模pop，優化問題的維數并記錄L中值為1元素對應的n與m，即令L₁＝{(n，m)|l_n，m＝1}且使L₁中的元素按照n遞增m遞增的方式排列，L₁中的元素個數即為l；

(2)初始化量子大雁的位置x_ij(1≤i≤pop，1≤j≤l)和量子速度vij=1/2(1≤i≤pop,1≤j≤1),]]>并對每個量子大雁進行適應度評價；

(3)對種群中的個體根據其適應度值進行非支配解排序和擁擠度的計算，多于最大值多目標優化問題，對于可行解u、v，若f_i(u)≥f_i(v)，(i＝1，2，·，w)對所有的i都成立，且知識有一個嚴格不等式成立，則成為u支配v，u為非支配解；若f_i(u)≤f_i(v)，(i＝1，2，·，w)對所有的i都成立，且知識有一個嚴格不等式成立，則成為v支配u，v為非支配解；否則解u、v之間無任何支配關系；

(4)對非支配解排序等級相同的個體進行擁擠度由大到小進行排序，選擇非支配解排序等級為1的解加入精英解集nonDomQGSAList中；

(5)采用量子雁群的演進規則對種群進行演化，產生新的量子速度和位置，對新位置求解適應度值，并將該迭代產生解和上一代的解混合，產生規模為2×pop的解，并進行非支配解排序及擁擠度的計算，將產生的非支配解排序等級為1的解加入精英解集nonDomQGSAList中，非支配解排序等級不為1的解加入到nextQGSAListRest中；

(6)如果精英解集nonDomQGSAList的個體數大于ElitePop，則對nonDomQGSAList中的解進行非支配解排序和擁擠度計算，并對非支配解排序等級相同的解進行擁擠度由大到小進行排序，從中選擇前ElitePop個解作為精英解集；

(7)如果nonDomQGSAList中的解目大于等于pop，則選取前pop個解作為量子大雁的位置參與下一代演化，否則：對nextQGSAListRest中的解進行非支配解排序和擁擠度計算、排序，選擇非支配解排序等級為1的解作為量子大雁的位置參與下一代進行演化，更新nextQGSAListRest，即選擇非支配解排序等級不為1的解，如果下一代的數目依舊小于pop，重復上述過程直至下一代的量子大雁的位置數目等于pop；

(8)如果達到最大迭化代數，算法終止；否則返回步驟(5)繼續進行；

(9)將得到的精英解集nonDomQGSAList中的解進行非支配解排序，選擇非支配解等級為1的解作為最終的pareto前端解集。