混沌量子克隆优化求解认知无线网络决策引擎

• 作者: 刘芳 朱思峰 柴争义
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 混沌 量子克隆 认知无线网络 引擎决策 收敛性
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 524-530
• 分类号: O413
• 语种: 中文

摘要

通过分析认知无线网络引擎决策,给出了其数学模型,并将其转化为一个多目标优化问题,进而提出一种基于混沌量子克隆的优化求解算法,并证明了该算法以概率1收敛.算法采用量子编码,利用Logistic映射初始化抗体种群,设计了一种基于混沌扰动的量子变异方案.最后,在多载波环境下对算法进行了仿真实验.结果表明,与QGA-CE（基于量子遗传算法的认知引擎）算法相比,本文算法收敛速度较快,具有较高的目标函数值,可以对无线参数优化调整,满足认知引擎的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴争义	西安电子科技大学计算机学院	15	220	9.0	14.0
2	朱思峰	西安电子科技大学计算机学院	17	168	8.0	12.0