【摘 要】
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为了提高多目标二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的频谱切换性能,改进了BPSO算法的速度及位置更新策略,并结合Tent映射的混沌优化,提出一种基于Te
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571172)
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为了提高多目标二进制粒子群(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的频谱切换性能,改进了BPSO算法的速度及位置更新策略,并结合Tent映射的混沌优化,提出一种基于Tent映射混沌优化的多目标二进制粒子群算法。在目标信道空闲时间服从Rayleigh分布的情况下,以累计切换时延最小化和有效信道容量最大化为目标,构建目标信道序列设计的多目标优化问题,使用新算法求解多目标优化问题。仿真结果表明:新算法得到的解兼具低时延和高容量,最终平均适应度为45.67325 ms
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