离散蝠鲼觅食优化算法及在频谱分配中的应用

摘要

针对认知无线电中以最大化网络效益为准则的频谱分配难题以及蝠鲼觅食优化(MRFO)算法难以解决频谱分配问题的不足,提出一种离散蝠鲼觅食优化(DMRFO)算法。根据工程中频谱分配问题具有亲1性的特点,首先,基于Sigmoid函数(SF)离散法对MRFO算法进行离散二进制化;然后,通过异或算子和速度调节因子引导蝠鲼根据当前速度大小自适应向最优解调整下一时刻的位置;同时,通过在全局最优解附近进行二进制螺旋觅食避免算法陷入局部最优;最后,将提出的DMRFO算法应用于解决频谱分配问题。仿真实验结果表明,采用DMRFO算法分配频谱时的网络效益的收敛均值和标准差分别为362.60和4.14,该结果显著优于离散人工蜂群(DABC)算法、二进制粒子群优化(BPSO)算法以及改进的二进制粒子群优化(IBPSO)算法。