一种基于认知引擎的t分布变异萤火虫算法
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GSO Algorithm With t distribution Mutation for Cognitive Engine
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    摘要:

    针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分 布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度 对算法实现优化过程进行了定义,并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后 ,在 多载波环境下对该算法进行了仿真实验,结果表明与普通基于遗传算法的认知引擎相比,该 算法收敛速度快且具有较高的目标函数值,并且在加入t分布变异之后,算法的全局寻 优能 力进一步加强。

    Abstract:

    Considering the pr oblem of cognitive radio intelligence optimization, a scheme of cognitive engine is proposed based on the glowworm swarm optimization with t distribution mu tat ion. The bionic principle of firefly algorithm is analyzed. The optimization mechanism is defined by mathematics and a mutation plan is also designed with t di stribution. Finally, the simulations are performed in the multi carrier system. The results show that the algorithm has higher converg e nce speed and larger objective function value than the basic GA algorithm. Furthermore, th e improved algorithm with t distribution mutation has the higher capability of the g loba l optimization than that of the basic GSO algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘俊彤 王可人 冯辉 刘文涛.一种基于认知引擎的t分布变异萤火虫算法[J].数据采集与处理,2015,30(4):909-914

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  • 在线发布日期: 2015-10-12