一种基于改进暂态混沌神经网络的信道分配算法

摘要

该文针对暂态混沌神经网络(TCNN)求解信道分配问题(CAP),分析混沌神经网络模型及其混沌性态,依据其按自反馈连接权值的减小,由混沌态通过逆分岔而收敛到稳定状态的特性,提出了一种对暂态混沌神经网络进行分段退火的策略,即依据混沌神经网络运行过程中,对应Lyaponov指数的变化特性而确定分段点,使网络能有效地利用混沌态进行全局搜索和加快收敛;在7小区的信道分配中,网络收敛速度提升了30%左右,在25小区的Kunz基准测试程序的仿真中,收敛速度也提升了近15%;仿真结果表明其有效减少了网络运算的迭代步数,提高了网络的搜索效率;通过相应理论和仿真结果的分析,对网络的搜索性能、参数的选择与设置进行了进一步的讨论.