【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
基于遗传算法的协作频谱感知优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:(1)建立协作频谱感知优化模型;(2)初始化遗传算法参数;其中包括种群大小P,交叉概率Pc,变异概率Pm;初始化遗传代数t=1,随机产生P个个体作为初始种群,记个体i为xi=[xi1...xiD],i=1...P,其中D表示个体的维数,并根据式xi=xi/||xi||,i=1...P对其归一化,所述个体可以直接定义为待优化的变量,即控制中心给各用户统计信息所分配的权值因子W,即xi=W;(3)计算步骤(2)中每个个体的适应度值;根据所述适应度值对个体从小到大重新排列,并选出前C个个体,其中C=Pc×P,所述适应度函数定义为每个个体所代表的权值获得的检测结果;(4)将选出的个体送入杂交池,并将其进行任意的两两配对,形成父代个体,对于每一对父代个体,随机选取交叉点,交叉后的新子代个体则通过交换父代个体中交叉点后相应的元素部分来获得;(5)对于交叉之后的个体,根据步骤(2)设定的变异概率Pm,并取出一部分个体进行变异;(6)合并所有的个体,同时对所有的个体进行归一化操作,其中,归一化方法同步骤(2),并计算所有个体的适应度 ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:黑永强,李敏,李文涛,刘乃安,李晓辉,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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