论文研究基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配.pdf

将频谱分配的二进制编码转换为量子序列编码，提出一种基于量子果蝇优化的认知无线网络频谱分配方法。首先，将果蝇优化算法（FOA）转换为量子果蝇优化算法（QFOA），拓展FOA的应用范围；然后，采用选择、交叉、变异操作改进QFOA，提高算法收敛速度，增加样本种群多样性，避免算法陷入局部最优；最后，利用改进QFOA对频谱分配的量子序列进行寻优，寻求最优的网络效益或者用户公平性，得到网络整体性能最优的频谱分配策略。仿真结果表明，改进的QFOA收敛速度快且跳出局部最优能力强，应用到认知无线网络频谱分配中，增加了网络资源利用率，提高了网络的整体性能。