基于CFA优化Macro/Femtocell异构网络能效的子载波分配

• 作者: 刘清 吉晓香
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 云模型 萤火虫算法 粒子群算法 遗传算法 用户服务质量
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机技术应用
• 页码范围: 134-137,159
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7167.2019.08.032

摘要

针对FA算法存在局部最优和早熟问题,将云模型和萤火虫算法结合起来,提出一种云模型萤火虫算法优化Macro/Femtocell异构网络能效方法.以网络能效最大化为目标,在满足Macro/Femtocell异构网络用户服务质量前提下,运用云模型萤火虫算法进行子载波分配优化研究.通过研究不同载波数、不同用户数量和网络能耗之间的关系,结果表明,与FA、PSO和GA相比较,CFA算法获取的传输速率更大,因此系统能效更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘清	南京师范大学计算机科学与技术学院	57	368	11.0	15.0
2	吉晓香	南京师范大学泰州学院	15	28	3.0	5.0