拟态物理学多目标算法求解认知参数优化问题

柴争义; 王秉; 李亚伦; 朱思峰; 王颖锋

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.009

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拟态物理学多目标算法求解认知参数优化问题

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 拟态物理学多目标算法求解认知参数优化问题
- Parameters Optimization of Cognitive Network Based on Artificial Physics Multi-Objective Algorithm
- 电子学报 2015年43卷第8期页码：1526-1530
- 作者机构：
  
  1. 天津工业大学计算机科学与软件学院,天津,300384
  2. 河南交通职业技术学院航运海事系,河南,郑州,450005
  3. 泛网无线通信教育部重点实验室(北京邮电大学),北京,100876
  4. 周口师范学院数学与统计学院,河南,周口,466001
  5. 河南财经政法大学计算机与信息工程学院,河南,郑州,450000
  6. 天津工业大学计算机科学与软件学院,天津,300384
  7. 河南交通职业技术学院航运海事系,河南,郑州,450005
  8. 泛网无线通信教育部重点实验室(北京邮电大学),北京,100876
  9. 周口师范学院数学与统计学院,河南,周口,466001
  10. 河南财经政法大学计算机与信息工程学院,河南,郑州,450000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室基金 (No.KFKT-2013101);国家自然科学基金 (No.U1204618,No.61202099);江苏省博士后科研资助 (No.1202006C);中国博士后面上基金 (No.2013M541586);河南省教育厅自然科学研究重点项目 (No.13A520192);郑州市科技攻关项目 (No.141PPTGG379)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.009
  中图分类号： TN929.5
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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柴争义, 王秉, 李亚伦, 等. 拟态物理学多目标算法求解认知参数优化问题[J]. 电子学报, 2015,43(8):1526-1530.

CHAI Zheng-yi, WANG Bing, LI Ya-lun, et al. Parameters Optimization of Cognitive Network Based on Artificial Physics Multi-Objective Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(8): 1526-1530.
柴争义, 王秉, 李亚伦, 等. 拟态物理学多目标算法求解认知参数优化问题[J]. 电子学报, 2015,43(8):1526-1530. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.009.

CHAI Zheng-yi, WANG Bing, LI Ya-lun, et al. Parameters Optimization of Cognitive Network Based on Artificial Physics Multi-Objective Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(8): 1526-1530. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.009.

摘要

针对认知无线网络中的引擎参数调整问题

提出了一种基于拟态物理学多目标优化的求解算法.根据认知参数编码的二进制特点

设计了基于海明距离的个体排序方法

并改进了微粒的更新方程

最后求出问题的Pareto最优解集.多载波环境下的仿真实验表明

算法可以根据无线信道环境的动态变化和认知用户需求的不同需求

自适应调整各个子载波的调制方式和发射功率

满足参数优化需求.

Abstract

To solve the engine parameter adjustment problem of cognitive radio networks

an artificial physics multi-objective optimization algorithm was proposed.According to its binary encoded features of cognitive parameters

Hamming distance based individual ranking method was designed and particle updated equation was improved

and finally the Pareto optimal set were achieved.Simulation results show that under the multi-carrier environment

the proposed algorithm can adjust transmission power and modulation mode according to the changing of channel and cognitive user demands.So it meets the demands for parameters optimization.

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