混合蝙蝠和布谷鸟算法的认知决策引擎

• 作者: 樊政炜 郑建国
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 认知决策引擎 蝙蝠算法 布谷鸟算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 615-619
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 3010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.03.017

摘要

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和遗传的算法(HBPGA)和优于混沌量子粒子群算法(CQPSO),优化后得到的系统参数具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建国		13	2	1.0	1.0
2	樊政炜	中国科学技术大学软件学院	1	0	0.0	0.0