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一種模擬退火粒子群算法的認知引擎

大小:1.01 MB 人氣:0 2017-11-27 需要積分:1

  認知引擎的基本功能之一就是根據復雜多變的無線環境及業務需求,利用多目標優化策略,自適應地調整無線參數,實現動態環境下的可靠通信。目前,很多研究的重點集中在遺傳算法(GA)及其改進算法上,但其收斂速度較慢,不利于復雜多變以及實時性要求較高的系統。對此,提出一種模擬退火粒子群算法( SABPSO),它采用模擬退火與粒子群算法交替迭代的方式,協同尋優。其可有效提高收斂速度,并克服基本粒子群算法易于陷入局部極值的缺點,增強全局尋優能力。最后,在不同通信模式下,利用多載波系統進行仿真,結果表明,SABPSO算法在收斂速度和平均適應度上優于基本算法。

一種模擬退火粒子群算法的認知引擎

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