鱼群算法在多用户OFDM跨层资源分配中的应用

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《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展,许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中,人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS)以其良好的全局搜索能力和较快的收敛速度在多个领域得到了广泛的应用。

然而,面对复杂多变的实际问题,传统的单一算法往往难以达到理想的优化效果。

因此,本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法,并对其在多个领域的应用进行了研究。

二、人工鱼群算法及其发展人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的智能优化算法,通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为,实现对问题的全局搜索和优化。

该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,被广泛应用于各种优化问题中。

然而,传统的人工鱼群算法在面对复杂问题时,可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题,学者们对人工鱼群算法进行了改进和优化。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法针对传统人工鱼群算法的不足,本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法(Multiple-Algorithm Fused Improved Artificial Fish Swarm Algorithm, MAF-AFS)。

该算法结合了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、蚁群算法(Ant ColonyOptimization, ACO)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)等多种优化算法的特点和优势,通过融合这些算法的优点,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

具体而言,MAF-AFS 算法在传统人工鱼群算法的基础上,引入了遗传算法的基因变异思想、蚁群算法的信息素传递机制和粒子群优化算法的速度更新策略。

通过这些融合策略,MAF-AFS 能够在搜索过程中保持较高的多样性,避免陷入局部最优;同时,通过信息素的传递和更新策略,提高算法的全局搜索能力。

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能技术的不断发展,优化算法在解决复杂问题中扮演着越来越重要的角色。

人工鱼群算法作为一种模拟鱼群行为的智能优化算法,已经在许多领域得到了广泛的应用。

然而,传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时,往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题,本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法,并在实际应用中取得了良好的效果。

二、传统人工鱼群算法概述传统的人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的智能优化算法,通过模拟鱼群的游动、觅食、聚群等行为,实现全局寻优。

该算法具有简单易实现、适应性强等优点,在许多领域得到了广泛的应用。

然而,传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时,往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,需要进一步改进。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法为了解决传统人工鱼群算法存在的问题,本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法通过引入多种优化算法的思想,将不同算法的优点进行融合,从而提高算法的寻优能力和收敛速度。

具体来说,该算法包括以下步骤:1. 初始化鱼群:在搜索空间中随机初始化一定数量的“人工鱼”,每个“人工鱼”代表一个解。

2. 评价鱼群:根据问题的目标函数,计算每个“人工鱼”的适应度值。

3. 选择操作:根据适应度值的大小,选择出一定数量的优秀“人工鱼”。

4. 融合多种算法:将选出的优秀“人工鱼”与其他优化算法的思想进行融合,如遗传算法、粒子群算法等,形成新的“人工鱼”。

5. 更新鱼群:用新的“人工鱼”替换原有的鱼群中的一部分,继续进行寻优。

四、应用实例本文将基于多算法融合的改进人工鱼群算法应用于某企业的生产调度问题。

该问题涉及到多种生产资源的分配和调度,是一个典型的复杂优化问题。

通过应用该算法,企业可以有效地提高生产效率、降低生产成本。

具体应用步骤如下:1. 建立问题模型:将生产调度问题转化为一个优化问题,并建立相应的目标函数和约束条件。

认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法

认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法

认知无线电系统中ofdm多用户资源分配算法1. 引言认知无线电技术是一种能够有效利用无线电频谱资源的技术,它能够实现对频谱的智能感知和动态分配。

OFDM(正交频分复用)是一种在认知无线电系统中常用的调制技术,它通过将信号分成多个子载波进行传输,提高了频谱利用率和抗干扰性能。

多用户资源分配算法是认知无线电系统中的关键问题之一,它需要在多个用户之间合理地分配子载波资源,以实现高效的数据传输和频谱利用。

本文将介绍OFDM多用户资源分配算法的研究进展,并对其中涉及到的关键问题进行深入探讨。

2. OFDM技术及其在认知无线电系统中的应用2.1 OFDM技术原理2.1.1子载波和子带宽2.1.2 前导序列设计2.1.3 时、频域抗干扰性能2.2 OFDM技术在认知无线电系统中的优势2.2.1高效频谱利用2.2.2抗多径衰落能力2.2.3适应动态信道环境2.3 OFDM技术在认知无线电系统中的应用案例2.3.1无线通信系统2.3.2无线传感器网络2.3.3车联网3.认知无线电系统中多用户资源分配问题3.1问题描述3.2资源优化目标3.2.1最大化系统吞吐量3.2.2最小化功率消耗3.2.3均衡用户服务质量4.基于功率控制的OFDM多用户资源分配算法研究进展4.1功率控制原理4.2功率控制算法4.2.1最大功率控制算法4.2.2最小功率控制算法4.2.3功率分配优化算法5.基于子载波分配的OFDM多用户资源分配算法研究进展5.1子载波分配原理5.2子载波分配算法5.2.1均匀子载波分配算法5.2.2动态子载波分配算法6.基于用户优先级的OFDM多用户资源分配算法研究进展6.1用户优先级定义与计算方法6.2用户优先级排序方法7.基于混合策略的OFDM多用户资源分配算法研究进展7.1混合策略定义与设计7.2混合策略实现方法7.3混合策略性能评估与优化8.结论8.1 OFDM技术在认知无线电系统中的重要作用8.2 多用户资源分配算法的研究现状与展望8.3未来研究方向与挑战。

人工鱼群算法范文

人工鱼群算法范文

人工鱼群算法范文人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)是由邹建新教授提出的一种模拟鱼群觅食行为的群体智能优化算法。

它的基本原理是模拟鱼群中鱼个体的觅食行为,通过不断地自我调整和协同合作寻找最优解。

与其他优化算法相比,人工鱼群算法具有简单、易于实现、收敛性良好等特点,因此在多个领域都取得了显著的应用效果。

AFSA的基本思想是通过模拟鱼群中鱼个体的行为来解决优化问题。

算法中的每个个体都是一个“鱼”,它们在定义的空间内移动,并通过一些确定性和随机性的行为来找到更优的解。

算法通过控制“鱼”的行为参数以及鱼群的协作方式来实现全局和局部的平衡。

在过程中,每个“鱼”以当前位置为中心进行,并根据一定的模型进行行为选择,包括追随、觅食、逃避、随机游动等行为。

通过这些行为的不断迭代调整,逐渐趋向于最优解。

AFSA算法具有多样性和记忆性的特点。

多样性是指算法能够同时多个解空间,而不仅仅局限于其中一个局部最优解。

记忆性是指算法能够根据历史信息对当前解进行调整和改进,从而提高效率和收敛性。

这些特点使得AFSA在解决复杂优化问题时具有优势。

AFSA算法的优点主要包括以下几个方面:1.灵活性:AFSA算法的行为规则可以根据不同问题进行定义和调整,使得算法具有较好的适应性和灵活性。

2.全局能力:通过多个个体协同合作的方式进行,有助于摆脱局部最优解,提高全局能力。

3.算法参数少:AFSA算法只有几个基本参数,易于调整和控制,减少了参数调整的困难。

4.基于自适应调整:AFSA算法中的个体行为是基于自适应调整的,通过不断地学习和调整行为,从而使得算法具有收敛性和自适应性。

人工鱼群算法的应用非常广泛,特别是在智能优化领域有着重要的应用价值。

在传统的函数优化问题、图像处理、机器学习等方面都取得了良好的效果。

例如,在函数优化问题中,AFSA算法可以有效地找到全局最优解,且算法具有较快的收敛速度。

淘宝网人工鱼群算法及应用

淘宝网人工鱼群算法及应用

淘宝网人工鱼群算法及应用淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法,它主要应用于淘宝网的推荐系统中。

人工鱼群算法模拟了鱼群觅食行为,通过个体间的交流与合作来寻找最佳解决方案。

淘宝网作为中国最大的电商平台,每天都面临着海量的商品与用户,如何将最合适的商品推荐给用户成为了一个重要的问题。

人工鱼群算法的应用能够有效地解决这个问题。

首先,淘宝网人工鱼群算法通过模拟鱼群觅食行为来寻找最佳解决方案。

在淘宝网的推荐系统中,每个商品可以看作一个虚拟的食物源,每个用户可以看作一个鱼。

人工鱼群算法通过模拟个体的觅食行为来寻找最佳匹配的商品。

鱼群中的每个个体通过觅食行为相互影响,通过正反馈和负反馈的机制,每个个体都能够获取到一定的信息。

其次,淘宝网人工鱼群算法通过个体间的交流与合作来优化推荐结果。

在鱼群中,个体之间会通过信息素的交流来共同优化搜索过程。

这样,每个个体就能够借助其他个体的经验和信息来加速搜索最佳匹配的商品。

而在淘宝网的推荐系统中,用户的行为数据就是一种信息素。

通过分析用户的行为数据,可以将用户划分为不同的群体,并将同一群体中的用户的喜好进行统计分析。

这些统计结果就是交流与合作中的信息素,在人工鱼群算法中被用来引导每个个体的搜索行为。

最后,淘宝网人工鱼群算法通过优化推荐结果来提升用户体验。

在鱼群中,每个个体都会根据自己的目标函数来进行搜索,而目标函数的选择会对搜索效果产生影响。

在淘宝网的推荐系统中,用户的满意度可以作为目标函数,通过优化目标函数来提升用户对推荐结果的满意度。

通过不断地调整目标函数,可以使得推荐系统更加符合用户的需求,提升用户体验。

总之,淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法,它通过模拟鱼群觅食行为、个体间的交流与合作、优化推荐结果等方式来提升淘宝网的推荐系统。

通过应用人工鱼群算法,淘宝网能够更精准地向用户推荐最合适的商品,提升用户的购物体验。

群体智能优化算法-鱼群优化算法

群体智能优化算法-鱼群优化算法
(5)
AF_Follow的伪代码如下:
functionAF_Follow()
{
fmax=-∞;
for (j=0;j<friend_num;j++)
{
if (di,j<Visual andf(Xj)>fmax)
{
fmax=f(Xj);Xmax=Xj;
}
}
nf=0;
for (j=0;j<friend_num;j++)
对Xi(t)执行觅食行为,计算Xi,prey。
ifmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey))<f(Xi)then
Xi(t+1)=argmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey));
end if
endfor
End
参考文献
1.Yazdani, D., A. Nadjaran Toosi, and M.R. Meybodi.Fuzzy Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm. inAI 2010: Advances in Artificial Intelligence. 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
(4)
AF_Swarm的伪代码如下:
function AF_Swarm()
{
nf=0;Xc=0;
for (j=0;j<fried_num;j++)
{
if (di,j<Visual)
{
nf++;Xc+=Xj;

基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略

基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略
Abstract:Aimingattheshortcomingsofcurrentresourceallocationstrategyof multi-usersystem, suchaspooruserfairnessandsmallsystemthroughput,wedesignedaresourceallocationstrategyof multi-usersystem based on artificialfish swarm algorithm.Firstly,by analyzing the working principleofresourceallocationofmulti-usersystem,weconstructedthecorresponding mathematical model.Secondly,weintroducedtheartificialfishswarm algorithmtosolvethe mathematicalmodel oftheresourceallocationofmulti-usersystem,andimprovedthelimitationsofthestandardartificial fishalgorithm.Finally,thesimulationandcomparativetestexperimentswerecarriedoutwithother resourceallocationstrategiesofmulti-usersystem.Theexperimentalresultsshowthattheartificial fishswarm algorithm canquicklyandaccuratelyfindtheoptimalallocationschemeof multi-user system resources.Itcan effectively protectthefairness ofthe users,and greatlyimprovethe communicationabilityofthe multi-usersystem.Theoverallperformanceissuperiortotheother resourceallocationstrategiesofmulti-usersystem. Keywords:multi-usersystem;resourceallocationstrategy;artificialfishswarm algorithm;fairness

基于Hopfield神经网络的多用户OFDM系统自适应资源分配

基于Hopfield神经网络的多用户OFDM系统自适应资源分配


引 言
组 合 优 化 问题 就 是在 一 定 的约 束 条 件 下 ,使 目标 函数 极 小 ( 极 大 )的变 量 组 合 问题 ,将 Ho f l 或 p ed i
神 经 网络 用 于 组 合 优 化 问题 ,把 目标 函数 转 化 为 网络 的 能 量 函数 ,并 将 问题 的变 量 作 为 网络 的状 态 , 当 网络 的 能 量 函 数 收 敛 到 最 小值 时 , 问题 的最 优 解 ( 次优 解 )也 随之 求 出 。 由于 Ho f l 经 网络 或 p ed神 i
A p i, 2 0 rl 01
基 于 H pil 经 网络 的多用 户 OF M o f d神 e D
系 统 自适 应 资 源 分 配
刘 玉龙 , 江铭 炎
( 东 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 , 山东 济 南 2 0 0 ) 山 5 10
摘 要 ;提 出一种 用 Ho f l p ed神经 网络 对 多用 户 O D 通信 系统 进行 子载 波 分配 和 比特 自适应 加 载 的方法 ,利用 i FM
正交 频 分 复 用 ( F M )通 信 系 统 中子 载 波 的 并 行 传 输 使 得 系 统 具 有 很 高 的 传 输 速 率 ,且 采 用 正 O D 交性 调 制 方 式 使 得 系 统 具 有 很 高 的频 谱 利 用 率 和 抗 多径 干 扰 能 力 ,尤 其 是 抗 深 度 衰落 的 能 力[3 21 ,。多用 户 O DM 通 信 系 统 中 , 自适 应 资 源 分 配 优 化 技 术 主 要 有 两 类 :( )MA ( ri dpie F 1 magna at )优 化 J 即 v ,
在满足每个用户 的传输速 率或误 比特率条件下使传输功率最 小;( )R (a d pi )优化 【 J 2 A rt aat e e v 4 ,即

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究1随着人工智能技术的发展,越来越多的优化算法被应用到不同的领域。

其中,人工鱼群智能优化算法因其有效性和简单性而备受关注。

然而,该算法在实际应用中还存在一些问题,需要进一步的改进和研究。

本文旨在探讨人工鱼群智能优化算法的改进及其在各个领域的应用研究。

首先,介绍人工鱼群智能优化算法的基本原理。

人工鱼群智能优化算法是一种基于自然界智慧的优化算法,其核心思想是模拟鱼类在觅食过程中的行为。

该算法由两个部分组成,分别是鱼群的行为部分和个体鱼的行动规则。

鱼群行为部分包括探索和捕食两个过程,个体鱼的行动规则则包括寻找食物、评价食物和调整速度三个步骤。

通过模拟鱼类群集行为,算法能够找到最优解。

然而,人工鱼群智能优化算法在实际应用中还存在一些问题。

首先,算法的收敛速度较慢。

这是由于每只鱼在行动时只能感知到其周围较小的区域,容易陷入局部最优解。

其次,算法的精度不够高,有可能导致搜索结果偏差较大。

此外,如果搜索空间比较大,算法容易陷入搜索停滞。

因此,针对上述问题,需要对人工鱼群智能优化算法进行改进。

其中,最常见的改进方式是引入自适应与动态的参数,并结合启发式算法进行搜索。

自适应参数指的是根据搜索过程中的错误次数和搜索次数对参数进行调整,从而增加算法逃离局部最优解的能力。

动态参数指的是随着搜索过程的不断推进而不断变化,从而增加搜索的广度和随机性。

启发式算法指的是利用问题本身的特点,为算法提供辅助信息,从而增强算法的搜索和优化能力。

这些改进措施能够有效地提高算法的效率和精度,使其更加适用于实际应用。

随着人工智能技术的发展,人工鱼群智能优化算法已经广泛应用于各个领域。

例如,在机器学习中,该算法能够优化深度神经网络的结构和参数,提高模型的性能。

在物联网中,该算法能够优化传感器网络的布局,提高信息传输的效率。

在工业制造中,该算法能够优化生产线的调度和资源分配,提高生产效率。

基于粒子群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配

基于粒子群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配

基于粒子群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配杨金凤【摘要】Based on the analysis of multi-user OFDM system model, we obtain the objective function of the adaptive resource allocation and then optimise it using particle swarm optimisation (PSO). In order to accelerate the convergence speed of global search ability of PSO, we introduce tabu search strategy and mutation operation into PSO. Simulation results show that the improved particle swarm optimisation can very effectively solve the adaptive resource allocation issue in multi-user OFDM system.%在分析多用户OFDM系统模型的基础上,得出多用户OFDM系统的自适应资源分配的目标函数,然后利用粒子群优化算法对其进行了优化.为了提高粒子群优化算法的全局收敛性的收敛速度,将禁忌搜索策略和变异操作引入到基本粒子群优化算法之中.仿真结果表明,改进的粒子群优化算法可以非常有效地解决多用户OFDM系统自适应资源分配问题.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)004【总页数】3页(P252-253,263)【关键词】改进粒子群优化算法;禁忌搜索;变异操作;自适应资源分配【作者】杨金凤【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东,东营,257061【正文语种】中文0 引言OFDM技术是一种多载波传输技术,将高速数据分成并行的低速数据,然后在一组正交的子载波上传输,N个子载波把整个信道分割成N个子信道,N个子信道并行传输信息。

浅析人工鱼群算法

浅析人工鱼群算法
人工 鱼群 算法 主 要有 以下 特点 :
1 ) 并行性 : 多个人工鱼群算法并行进行搜索 ; 2 ) 简单性 : 算法中仅使用了目 标问题的函数值 ; 3 ) 全局性 : 算法具有很强的跳出局部极值的能
力;
4 ) 快速性 : 算法 中虽然有一定 的随机 因素 , 但 总体是在步步 向最优搜索 ; 5 ) 跟踪性 : 随着工作状况或其他因素的变更造
第l 8 期
高建兴 : 浅析人工鱼群算法
1 7
优化 , 提 出 了一 种 改进 型人 工 鱼群算 法 , 并将 改 进 的
中在如何应用人工鱼群算法解决实际问题 , 对算 法 本身的研究和优化仍停 留在探索阶段 , 同时该算 法 存在保持探索与开发平衡 的能力较差、 算法运行后 期搜索的盲 目性较 大、 寻优结果精度较低和运算 速 度较慢等缺点 , 从而影响了算法搜索的质量和效率 。 该算 法在 基础 理论 与应 用 推 广 上 都存 在 一 些 问题 ,
来 解决 这些 问题 具有 很 重要 的意义 。
工鱼群算法己经成为交叉学科中一个非常活跃的前 沿性研究 问题 。 目前 对人 工 鱼群算 法 的研究 主要包
括算法 的改进 和算法 的应 用 。
王翠茹等为了提高人工鱼群算法的稳定性和搜 寻全局极值的能力 , 提出一种改进的人工鱼群算法 , 当人工鱼群的最优值在定义 的迭代次数后不变时, 增加一种跳跃行为 , 并改变人工鱼的随机参数 , 可以 增加获得全局最优值 的概率 , 同时提 出一种基于改 进的人工鱼群算法 的前馈神经网络优化模型; 郑晓 鸣通过 自 适应地减小人工鱼 的视野范围, 提出了 自 适应人工鱼群算法 。范玉军等对人工鱼群算法进行 改进 , 采用最优个体保留策略对觅食行为进行改进 , 给出加速个体局部搜索方法 , 改进 了算法中的聚群 行为和追尾行为 , 根据双射的定义和性质 , 在不影响 最 终寻 优 结 果 的情 况 下 对 问 题 的 搜 索 域 进 行 “ 缩 小” , 从而加速 了全局搜索。李晓磊等描述 了一种 基于分解协调思想的人工鱼群优化算法。为了进一 步提高 A F S A的基本性 能, 许多研究者将人工鱼群 算法与其它智能算法相融 合 , 以突破 其 自身局 限。 李 国平等建立了一种基于最优功率流的可用传输容 量的计算模型 , 采用改进的人工鱼群算法来解决这 个模 型。刘耀 年 等给 出 了基 于人 工 鱼群 算 法 的

人工鱼群算法的简介及应用

人工鱼群算法的简介及应用

德州律师人工鱼群算法是根据鱼在水中寻找食物的行为演化而来。

我们知道,在鱼塘里对着某一区域撒下食物,不一会儿就会有大量的鱼儿集中过来,鱼儿在水中一般有觅食,聚群,追尾三种行为,以下是这些行为的描述:(1)觅食行为:鱼一般会呆在食物较多的地方。

一般在水里游的鱼,当它发现食物时,会向其游去。

(2)聚群行为:鱼在水中大多是群聚在一起,这样是为了能够更好的在水中生存,观察鱼群不难发现,鱼群中每条鱼之间都保持有一定的距离,而且它们会尽量保持方向一致,而外围的鱼也都是不断像中心的位置靠近。

(3) 追尾行为:在鱼群中,当一条鱼或者几条鱼发现食物时,其它的鱼也会尾随其快速的游到食物分布较多的地方。

1.人工鱼群算法原理1.1人工鱼群算法具的特点(1)收敛速度较快,可以用来解决有实时性要求的问题;(2)针对一些精度要求不高的情况,可以用来快速的得到一个可行解;(3)不需要问题的严格机理模型,甚至不需要问题的精确描述,这使得它的应用范围得以扩展。

1.2人工鱼群算法常用终止条件(1) 判断连续多次所得的均方差小于允许的误差。

(2)判断一些区域的人工鱼群的数量达到某个比率。

(3)连续多次所获取的值均不得超过已寻找的极值。

(4)迭代次数到达设定的最大次数1.3人工鱼群算法的基本流程人工鱼群算法演化到具体计算技术,具体流程如下:为两个体之间的距离,xp(v1,v2……vn)个体的当前位置,visual一只鱼的感知距离。

@拥挤度因子。

(1)觅食人工鱼当前位置为Xi,在可见域内随机选择一个位置Xj(d(ij) <=visual),如xj优于xi向xj前进一步,否则随机移动一步。

如出现不满足约束则剪去。

不变,else =随机(0,1)}。

(2)聚群:xi可见域内共有nf1条鱼。

形成集和KJi,,if KJi不为空,then(xjk属于kji),若:(FCc为中心食物浓度,FCi为Xi点食物浓度)则:向中心移动:X(i+1,k)=不变,当Xik=X(center,k)时,Xik=随机(0,1),当Xik!=X(center,k)时,若:FCc/n-[论文网]f1<@FCi则:进行觅食。

《鱼群算法的介绍》课件

《鱼群算法的介绍》课件

鱼群算法在实际问题中的应用案例
交通优化
机器人协作
鱼群算法应用于交通流优化, 提高道路交通效率和减少交 通拥堵。
鱼群算法的集体行为概念应 用于多机器人协作,实现任 务协同和资源分配。
水下勘探
鱼群算法在水下机器人的路 径规划和探测任务中得到了 广泛应用。
鱼群算法的算法流程和步骤
1
初始化种群
随机生成一定数量的个体,并为每
《鱼群算法的介绍》PPT 课件
鱼群算法是一种仿生学算法,模拟了鱼群中个体之间的交互行为。本课件将 介绍鱼群算法的原理、应用、优势和局限性,并通过实际问题中的案例展示 其应用。
什么是鱼群算法
鱼群算法是一种启发式优化算法,通过模拟鱼群中的交互行为,寻找问题的最优解。个体间通过 观察、沟通和合作来提高整体效能。
更新个体位置
2
个个体分配初始位置和速度。
根据个体间的交互行为,更新每个
个体的位置和速度。
3
评估个体适应度
使用适应度函数评估每个个体的适
选择新一代个体
4
应度,衡量其对问题的解的优劣。
通过选择机制选取适应度高的个体 作为新一代个体,滤掉适应度低的
个体。
鱼群算法的改进和发展方向
混合优化策略
将鱼群算法与其他算法结合,提高优化效果和收敛速ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ。
多目标优化
扩展鱼群算法用于多目标优化问题,实现多个优化目标的协调。
并行化与分布式计算
利用并行计算和分布式计算技术,提高鱼群算法的运算效率和处理大规模问题的能力。
总结和展望
鱼群算法作为一种启发式优化算法,具有广阔的应用前景。未来,鱼群算法 还将在更多领域得到发展和应用。
鱼群算法的原理和应用

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展,许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中,人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS)因其独特的搜索策略和简单性在多个领域得到了广泛的应用。

然而,由于传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时存在局限性,如收敛速度慢、易陷入局部最优等,使得研究者开始寻找多种方法来改进算法性能。

本文将详细探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法,并讨论其在实际问题中的应用。

二、背景知识(一)人工鱼群算法简介人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群觅食行为的仿生算法,它通过模拟鱼群的游动、聚群、追尾等行为来寻找问题的最优解。

该算法具有并行性、鲁棒性等特点,在优化问题中具有广泛的应用。

(二)多算法融合思想多算法融合是将不同算法的优点结合起来,以解决单一算法无法有效解决的问题。

通过融合不同算法的优点,可以弥补单一算法的不足,提高算法的搜索能力和求解效率。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法(一)算法改进思路为了克服传统人工鱼群算法的局限性,本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法结合了其他优化算法(如遗传算法、蚁群算法等)的优点,通过融合多种搜索策略来提高搜索速度和全局寻优能力。

(二)具体实现步骤1. 初始化:设置人工鱼群的数量、视野范围、步长等参数。

2. 初始化鱼群状态:将鱼群随机分布在搜索空间中。

3. 局部搜索:采用人工鱼群算法的局部搜索策略进行寻优。

4. 全局搜索:结合其他优化算法(如遗传算法、蚁群算法等)进行全局搜索。

5. 信息共享:通过信息素等机制实现鱼群间的信息共享和协同。

6. 更新状态:根据适应度函数和搜索策略更新鱼群的状态。

7. 终止条件:达到最大迭代次数或满足其他终止条件时停止搜索。

四、应用实例(一)函数优化问题本文将改进后的人工鱼群算法应用于函数优化问题中,通过与其他优化算法进行比较,验证了其优越性和有效性。

基于人工鱼群的中继卫星多用户检测方法

基于人工鱼群的中继卫星多用户检测方法
Keywords date relay satellite ; multipte access communication ; interference suppression ; artiCcial Ash searm atgorithm ; neat 一 fcv effect ; bit errov rate
址链路中能够为 航天器提供 的数据通信服 务, 中继卫星接收机的干扰 技术[3],其 -
were employed te suppress the multipie access interference. In thia papev, the aVifcial fish swarm alyoathm was in­ troduced inte the multi 一 useedetection of the relay satellite system. By simulating the preying behaviov, swarminy behavior and following behavior of 301—0X01 fishes, the multipte access interference was mincnized iteratively. In ovdeeeospeed up eheeonieegeneespeed ofeheaeeifieiatfish swaematgoeiehm, eheeesutesofdeeoeetaeingmuteiuseedetection were employed as initiat values of the artiCcial fishes. The results showed that the bit error rate of the artincial fish swarm algovthm based multiuse- detection method could approach 10 6 at the SNR of 10 dB, and Cs performance was better than haditional multi 一 user detection method in terms of bit errov rate, neat 一 fcv effect and user capacity.

新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法

新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法

新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法LIU Gang;ZHOU Xiuxiu;DENG Jianxun;GUO Yi;YANG Shiyong【期刊名称】《吉林大学学报(信息科学版)》【年(卷),期】2018(036)005【摘要】为解决多用户MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法.该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配.仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量.【总页数】7页(P485-491)【作者】LIU Gang;ZHOU Xiuxiu;DENG Jianxun;GUO Yi;YANG Shiyong【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TN929.53【相关文献】1.多用户MIMO-OFDM系统基于QoE效用函数的跨层资源分配 [J], 王大鸣;陈松;崔维嘉;王强2.MIMO-OFDM系统中基于效用函数的跨层资源分配算法 [J], 张皓;惠毅;周志杰;赵陆文;郑翔3.一种基于多天线选择的新型多用户MIMO-OFDM自适应子载波组分配算法 [J], 郭磊;朱光喜4.部分信道状态信息下MIMO-OFDM的跨层资源分配算法 [J], 黄玉清;李城鑫;李强5.一种多用户天线组选择辅助的MIMO-OFDM新型子载波分配算法 [J], 郭磊;朱光喜;梁学俊因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于改进人工鱼群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配

基于改进人工鱼群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配

基于改进人工鱼群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配程永明;江铭炎
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2009(026)006
【摘要】在鱼群算法中提出了人工鱼的吞食行为,对算法进行了改进,在保证算法性能的前提下明显降低了人工鱼群算法的复杂度.通过对多用户OFDM系统模型的分析,结合对用户公平性的考虑,给出了该系统中自适应资源分配问题的目标函数.用改进鱼群算法在保证用户公平性的基础上,很好地解决了多用户OFDM中的自适应资源分配问题,实现系统总传输速率最大化.
【总页数】3页(P2092-2094)
【作者】程永明;江铭炎
【作者单位】山东大学,信息科学与工程学院,济南,250100;山东大学,信息科学与工程学院,济南,250100
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.CR-OFDM系统中基于人工鱼群算法的多业务资源分配 [J], 侯华;张江梅;张伟
2.基于公平度门限的多用户OFDM系统自适应资源分配算法 [J], 张春发;赵晓晖
3.基于比例公平的多用户MIMO-OFDM系统自适应资源分配算法 [J], 张世超;季仲梅;崔维嘉
4.基于粒子群算法的多用户OFDM系统自适应资源分配 [J], 杨金凤
5.基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略 [J], 温有栋;杨君;谭飞
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与粒子群算法类似的算法

与粒子群算法类似的算法

与粒子群算法类似的算法一种类似于粒子群算法的优化算法:鱼群算法引言:在现实生活中,鱼群是一种高度组织且自适应的生物集体。

它们能够在水中迅速找到食物、逃避捕食者以及协同行动。

基于对鱼群行为的观察,科学家们提出了一种新的优化算法,称为鱼群算法(Fish Swarm Algorithm,FSA)。

鱼群算法类似于粒子群算法,但在一些方面有所不同。

本文将介绍鱼群算法的原理、应用以及与粒子群算法的区别。

一、鱼群算法原理鱼群算法模拟了鱼群在自然环境中的行为。

鱼群中的每条鱼代表着一个解决问题的候选解,候选解的质量由适应度函数表示。

鱼群算法的核心思想是通过模拟鱼群的觅食行为来搜索最优解。

1.1 觅食行为鱼群在寻找食物时,会受到个体认知和群体社交行为的双重影响。

个体认知指的是鱼个体根据自身的感知信息来判断食物的位置和质量,而群体社交行为则是指鱼个体通过与周围鱼群成员的交流和协作来获取更多的信息。

鱼群算法通过模拟这种认知和社交行为来进行优化搜索。

1.2 鱼的移动鱼群算法中,每条鱼代表一个解向量,解向量的每个维度表示一个优化变量。

鱼的移动由两个因素决定:个体移动和群体移动。

个体移动是指鱼个体根据自身的认知信息来调整自己的位置,以寻找更优的解。

群体移动是指鱼个体根据周围鱼群成员的位置和适应度信息来调整自己的位置,以实现信息交流和协作。

1.3 鱼的更新鱼群算法通过迭代更新鱼的位置和适应度值来搜索最优解。

每次迭代,鱼个体根据自身的认知和社交信息来更新位置,然后根据新位置计算适应度值。

如果新位置的适应度值比当前位置更好,则将其作为新的当前位置。

迭代过程重复进行,直到满足停止条件。

二、鱼群算法应用鱼群算法可以应用于各种优化问题的求解,特别是那些复杂、多变的问题。

以下是几个鱼群算法的应用示例:2.1 旅行商问题旅行商问题是一个经典的NP-hard问题,即求解一条路径使得旅行商经过所有城市且路径总长度最短。

鱼群算法可以通过模拟鱼群的觅食行为来搜索最优路径,从而解决旅行商问题。

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电路 与 系 统 学报
第1 6卷


, N
l z1 , O (+ i / g )bt s s
其 中 是信 号干 扰 噪 声 比 ( I SNR) ,
或 浓 度来 选 择 趋 向的 。设 人 工 鱼 当前 状 态 为 , ,在 其 感 知 范 围 内随机 选 择 一个 状 态 , :
X =Xi i a - a d) +Vs lR n ( u ( 1 1)
其 中 R n (是 一 个 介于 0和 1之 间 的随 机 数 ,如 果在 求 极 小 值 问题 中 , >y 或 求极 大 值 为 <Y ) a d) ,( i, 则 人 工鱼 向该 方 向前 进 一 步 ; 反之 ,再 重 新 随机 选 择 状 态 . ,判 断 是 否满 足 前 进 条 件 ,如 果 满足 :
出把 用 户 缓存 队列 状 况 加入 到 新 的模 型 中去 ,然 后 用人 工鱼 群 算法 解 决跨 层 资 源 分配 问题 。 多 用户 OF M系 统 资源 的 自适 应 分 配 问题 ,主 要 可 以分 为余 量 自适 应 问题 ( D MA) J 和速 率 自适应
问题 ( A)【 ,前 者 的 优 化 目标 为 在 各用 户 传 输 速 率 和误 比特 率 要 求 ( R)固 定 的条 件 下 ,使 总 R l BE 功 率最 小 ,而后 者 的优 化 目标 是在 给 定 总 功率 和 B R的条件 下 ,使 系统 吞 吐 量 最 大 。文献 [] 出为 了 E 7指 获 得最 大 的系 统 吞 吐量 ,应 当 将 子载 波 分 配 给 在该 子 载 波 上具 有 最 大 信道 增 益 的用 户 ,并 利 用 注水 算 法进 行 功 率 分 配 ,这 样 得 到 了最 大 的吞 吐 量 ,却 忽 略 了各 个用 户 的公 平 性 ,使 得 各 个用 户 所 得 到 的速
第 1 6卷 第 3期 21 0 1年 6月
文章 编 号 : 1 0 — 2 9(0 0 —0 7 0 0 7 0 4 2 1 ) 30 8 — 5 1
电路 与 系 统 学 报
J 0U RN AL 0F RCUI ND CI TS A SYSTEM S
VOll N O3 _6 . J ne, 2 l u 0I
包 的长 度 。用 C 示 子 载波 分 配 情 况 , 当第 子 载 波分 配 给 第k 用户 时 , 表 个 个
是 每 个数 据
= 0。
=1 ,否 则
是分配给第 个子载波上的功率,f l h 是用户 在子载波 k 上的增益。Ⅳ是第i f 个用户缓存区的的数据包
的 数量 , 是 一 个OF DM符号 的持 续 时 间 , Ⅳ 是 白噪 声功 率 密 度 ,用 户k 第行 子 载波 能够 得 到 的速 n 在 个
人工鱼个体 之间的 ,, 距离表示为 =】 一 ;Vul I,X I ia l x l s 表示人工鱼的感知距离; 为拥挤度因子。
1 )觅食 行 为 觅 食行 为 是 人 工鱼 趋 向食 物 的一 种 活 动 ,可 以 认为 人 工 鱼 是通 过 视 觉 或 味觉 来 感 知水 中 的食 物量
率 有很 大 的差距 ,用 户 的速 率 公 平性 很 差 ; 文 献[ ,】 虑 了用 户 的 公平 性 ,找 到 了用 户 公 平 性 与总 的 45考
传输 速 率 的平衡 点 ,在 保 证 总 的传 输 速 率 最大 化 的前 提 下 比较 好 的 实现 了用 户 公 平性 ;但 是 以上 的文 献在 解 决 资源 分配 的 问题 时只 是 独 立 地考 虑 了物 理 层 , 没有 考 虑 实 际业 务 的用 户 缓存 队列 状 况 ,尤 其 当用 户 缓 存 队列 为 空 时 ,为其 分 配 资源 将 造 成 资 源 浪 费 。
度 , 文提 出首先对 子载波 进行 分配 , 本 然后 进行功 率分配 。 仿真结 果表 明, 工鱼群 算法 的很好 的解决 了多用户 O DM 人 F 系统 中的跨层 资源分配 问题 ,在实现 总 的传输速 率最大 化的 同时满足 了用 户的速 率要求 和公平 性要求 。
关 键 词 :跨 层 ; 资源 分 配 ; 多 用 户 OF DM  ̄人 工 鱼 群 算 法
中图分 类号 tT 2 . N9 95
文 献标识码 :A

引 言
在 多用 户OF DM系 统 中 ,如 何 最 大 限 度 的利 用 有 限 的系 统 资源 来 实 现 最 大 的 系统 吞 吐 量 并且 实 现
各个 用 户 的速 率要 求 和 比例 公平 性 要 求 是近 年 来 无 线 通 信研 究 的热 点 。文献 [~ ] 究 了多 用户 O DM 1 5研 F 中 的资 源 分 配 问题 ,提 出 了一些 新 颖 的算 法 。但 是 这些 算法 中 ,都 假 定每 个 用 户 的缓 存 区 内任 意 时刻 都有 充 足 的数据 等 待 发 送 ,而 且 物 理 层 的 资源 分 配 问题 是独 立 于 上 层 解 决 的 ,考 虑 到其 余 层 的特 性 之 后 ,这 种 假 设 就 有 一 定 的局 限性 。本 文 在 参考 已有 的 资源 分 配 多用 户OF DM系 统 模 型 l的基 础 上 ,提 5 J
∑R
~ =
∑I 一 R
kl =
( 9)



表 征 用户 的 比例 公 平 性 好 坏 ,
பைடு நூலகம்
~ 越 小 表 明 公平 性 越 好 ,反 之 则 越 差 。把 公平 性 加 入 到
目标 函数 中后 , 该 问题 的 目标 函数转 化 为 :
辫 : 2R= K [ l K∑ N — + k l
人 工鱼 群 算 法 是一 种 高 效 的智 能 群 体优 化 算 法 ,其 基 本 思 想就 是 通 过 以简便 有 效 的方式 来 构 造 并
第3 期
王 丽 萍 等 :鱼 群 算 法 在 多 用 户 OF M 跨 层 资 源 分 配 中 的 应 用 D
8 9
实现 鱼 群 的 觅食 、群 聚 、追尾 和 随机 行 为 ,找 到 一 片水 域 中营养 物 质 最 多 的地 方 ,从 而实 现 全 局寻 优 。 人 工 鱼 群算 法 现 已越 来越 多 的应 用 到工 程 领 域 中并表 现 出很 多优 点 【J l: u

( 2) 1
反 复 尝试 t n mb r次后 ,如 果仍 不 满 足 前 进 条件 ,则 随 机 移 动一 步 : r u e y


X Vsa ・ a d) i lR n ( u
( 3 1 )
2 )聚群 行 为
自然界 中 ,鱼 在游 动 的过 程 中 为保 证 群 体 的 生存 和 躲 避 危 害 ,会 自然 的聚 集 成 群 。在 人 工 鱼 群算 法 中 ,对 每 条 人 工鱼 做 如 下 规 定 :一 是 要 尽 量 向临近 伙 伴 的 中心 移 动 ,二 是避 免 过 分拥 挤 。设 人 工鱼 当前 状态 为 ,探 索 当前 邻 域 内 ( 即 <V u 1 i a )伙 伴 数 目 及 中心 位 置 。如 果 / , s , n< 明伙伴 中心 有 较 多食 物 且 不 太拥 挤 ,则 朝 伙伴 的 中心 位 置 方 向前 进 一 步 : ,表
算 法 的 一 些 定 义 和 基 本 行 为 描 述 U: 人 工 鱼 的 个 体 状 态 可 以 表 示 为 向 量 X =( X X), J 五, n
X( 1 , ,) i , . n 为欲 求 寻 优 的变 量 ; 工 鱼 所 在 的位 置 的食 物 浓度 表 示 为 Y= ( , 中 】 为 目标 函数 值 ; 2. . 人 f X) 其 厂
鱼 群 算 法 在 多 用 户 OF 层 资 源 分 配 中 的应 用 D M跨
王 丽萍 1, 孙 国防 , 程 永 明 2 , 2
( 滨 州职 业 学 院 , 山 东 滨 州 2 60 ;2 山东 大 学 信 息科 学 与 工 程 学 院 , 山 东 济 南 2 0 0 ) 1 56 3 5 10
3 人 工 鱼 群 算 法 在 资 源 分 配 问 题 中 的 应 用
31 基本 人 工 鱼群 算 法 介 绍 .
( 1 0 )
其 中 是 总传 输 速 率 和 用 户 比例 公 平 性 之 间 的权 系 数 ,在 此 处 应 为 一 个 负 值 。调 整 的大 小 ,就 会 改变 总传 输 速 率 和用 户 速 率 公平 性 在 目标 函数 中的 作用 ,得 到 更大 的速 率 或者 更 好 的 用户 公平 性 。
摘要 t基 于人工鱼 群算法 ,利用 已知信 道信 息对多 用 OF M 系 统 中的资源进 行跨层 分配 。本文提 出 了新 的 目标 函 D
数 , 合 理 有 效 地 找 到 了 总 传 输 速 率 最 大 化 和 实 现 用 户 的速 率 要 求 、 比 例 公 平 要 求 的 权 衡 点 。 为 了 减 小 资 源 分 配 的 复 杂
1 )并 行性 : 多条 人 工鱼 并行 的进 行 搜索 ,算 法 具 有 并行 计 算 的特 点 ;
2 )简 单性 :算 法 的迭 代 过 程 中仅使 用 了 目标 函 数 的值 ,所 以算法 实 现 简 单 ; 3 )全局 性 :人 工鱼 具 有 各 种 行 为 ,使 得 人 工鱼 群算 法 具 有 很 强 的跳 出局 部极 值 的能 力 ; 4 )快速 性 :算 法 中虽 然 有 一 定 的 随机 因素 ,但 是总 体 是在 步步 向最 优 解搜 索 ; 5 )跟 踪 性 : 随着 工 作 状 况 或其 他 因素 的变更 造 成 极 值 点 的漂 移 。 鉴 于 人 工鱼 群 算 法 的 以上 特 点 ,本 文采 用 人 工 鱼群 算 法 解 决 资源 分 配 问题 。下面 是 基 本人 工 鱼 群
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