【摘 要】
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针对认知无线电中参数配置问题,提出一种混合蝙蝠算法和布谷鸟算法的认知决策引擎(hybrid bat algorithm and cuckoo search,HBA-CS),首先将参数配置建模为多目标优化问题,然
【机 构】
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浙江邮电职业技术学院,中国科学技术大学软件学院
【基金项目】
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2018年浙江省教育厅一般科研项目(No.Y201840156)~~
论文部分内容阅读
针对认知无线电中参数配置问题,提出一种混合蝙蝠算法和布谷鸟算法的认知决策引擎(hybrid bat algorithm and cuckoo search,HBA-CS),首先将参数配置建模为多目标优化问题,然后利用布谷鸟算法优化,同时为了克服布谷鸟算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,在经过进化之后,再利用全局寻优能力强、收敛速度快的蝙蝠算法优化,该算法解决了局部搜索和全局搜索的平衡问题,从而改善了算法收敛性、避免陷入局部最优。仿真结果表明,基于HBA-CS的认知决策引擎的收敛速度和精度优于混合粒子群
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