CAJ | 학술논문

针对协作认知无线电网络中较为复杂的多主用户与多次级用户共存场景,提出联合频谱分配与协作集划分问题,并将该问题形式化描述为整数0-1非线性规划问题,证明其是NP-hard的.首先,设计了集中式的遗传算法CGA(centralized genetic algorithm)对问题求解,对该算法进行齐次有限马尔可夫链建模并对其全局收敛性进行了分析；随后,提出了一种包含两阶段的分布式遗传算法DGA(distributed genetic algorithm),包括基于最小支配集的分簇与频谱预分配阶段和簇间协作集协商与簇内适应值精化阶段.此外,还提出一种快速收敛的DGA算法(fast-convergent DGA,简称FDGA)缩短分布式算法运行时间.仿真实验结果表明,根据能反映出算法性能的适应值结果对各算法进行比较:(1)小规模网络下CGA获得的解平均为通过穷举算法得到的最优值的92％；(2)随着网络规模的扩大,由于CGA搜索空间增大,DGA,FDGA在达到相同停机条件时获得的适应值比CGA提高约20％；(3)与DGA相比,FDGA虽能得到与DGA相近的结果,但却大大缩短了算法收敛的时间,更适应于大规模网络应用.
침대협작인지무선전망락중교위복잡적다주용호여다차급용호공존장경,제출연합빈보분배여협작집화분문제,병장해문제형식화묘술위정수0-1비선성규화문제,증명기시NP-hard적.수선,설계료집중식적유전산법CGA(centralized genetic algorithm)대문제구해,대해산법진행제차유한마이가부련건모병대기전국수렴성진행료분석；수후,제출료일충포함량계단적분포식유전산법DGA(distributed genetic algorithm),포괄기우최소지배집적분족여빈보예분배계단화족간협작집협상여족내괄응치정화계단.차외,환제출일충쾌속수렴적DGA산법(fast-convergent DGA,간칭FDGA)축단분포식산법운행시간.방진실험결과표명,근거능반영출산법성능적괄응치결과대각산법진행비교:(1)소규모망락하CGA획득적해평균위통과궁거산법득도적최우치적92％；(2)수착망락규모적확대,유우CGA수색공간증대,DGA,FDGA재체도상동정궤조건시획득적괄응치비CGA제고약20％；(3)여DGA상비,FDGA수능득도여DGA상근적결과,단각대대축단료산법수렴적시간,경괄응우대규모망락응용.