基于CFA优化Macro/Femtocell异构网络能效的子载波分配

摘要

cqvip:针对FA算法存在局部最优和早熟问题,将云模型和萤火虫算法结合起来,提出一种云模型萤火虫算法优化Macro/Femtocell异构网络能效方法。以网络能效最大化为目标,在满足Macro/Femtocell异构网络用户服务质量前提下,运用云模型萤火虫算法进行子载波分配优化研究。通过研究不同载波数、不同用户数量和网络能耗之间的关系,结果表明,与FA、PSO和GA相比较,CFA算法获取的传输速率更大,因此系统能效更高。