【摘 要】
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在认知无线电网络中,图论与量子遗传算法相结合的频谱分配策略能够提高频谱利用率,但存在早熟和收敛精度不够等缺点。为了解决该问题而实现算法的优化,对图着色理论的频谱分
【机 构】
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广东电网有限责任公司珠海供电局,中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心,中国电子科技集团公司第七研究所
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162747)
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在认知无线电网络中,图论与量子遗传算法相结合的频谱分配策略能够提高频谱利用率,但存在早熟和收敛精度不够等缺点。为了解决该问题而实现算法的优化,对图着色理论的频谱分配模型进行数学建模,并针对该模型提出了改进的量子遗传算法。首先,通过使用小生境技术初始化种群,使种群分布更加广泛、算法的收敛度更高;其次,根据进化代数对量子旋转角进行实时动态调整,对染色体进行阈值变异,防止个体陷入早熟,跳出局部解;然后,对干扰约束条件进行重新设计,有效地避免盲目性,提高了网络的公平性和网络效益。仿真结果表明,所提算法有效地提高了
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