[发明专利]认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法

权利要求书

1.一种认知Mesh网络中基于免疫多目标优化的频谱分配方法，其特征在于：它包括以下步骤：

(1)检测到空闲频谱得到用户分布图；用户分布图表示为G＝(V,E)，其中：V表示认知节点的集合，每个节点v_i∈V感知到的可用频谱集合为k_i；E是边的集合，表示两个认知节点有公共可用频谱的情况下，是否可以直接进行通信；

(2)对频谱分配问题进行抗体编码，将问题与免疫方法求解进行映射；对频谱分配问题进行抗体编码，具体如下：

采用k+1进制串表示抗体，k＝8，其中给图的E条边从1到n进行编号；假设某个抗体的编码表示为：A_i＝a_i1,a_i2,...,a_in，其中：n＝|E|表示为图中边的条数，

a_ij∈{0}∪K；i∈{1,2,...,L},j∈{1,2,...,n}；可用信道数|K|＝5，L为种群中的抗体总数；若a_ij＝0，则表示抗体i所代表的频谱分配方案中，图G中编号为j的无线链路没有分配任何频谱；若a_ij＝k，则表示编号为i的无线链路分配的频谱为k；

(3)生成初始化抗体种群：给定抗体种群规模n，克隆系数q、最大迭代次数g_max；初始化迭代次数it＝0；A(it)＝{A₁(it),A₂(it),...,A_n(it)}；其中：A表示抗体种群，A₁,A₂,...,A_n各表示一个抗体，it表示迭代次数；

(4)种群克隆操作：对抗体群A(it)进行克隆操作：其中：表示克隆操作；

种群克隆操作采用整体克隆的方式，克隆系数为q,n是抗体种群规模，表示如下：

A′(it)=RCP(A(it))=RCP(A1(it)+...+RCP(An(it))={A11(it),A12(it),...,A1q(it)}+...+{An1(it),An2(it),...,Anq(it)};]]>

(5)种群变异操作：对抗体群A'(it)进行变异操作：其中：表示变异操作；种群变异操作，具体变异策略为：

对抗体A_i＝a_i1,a_i2,...,a_il，对a_ij，将其依照概率p_m变成[0,k]中的一个数；其中：a表示抗体的基因

位，l是抗体编码长度，k＝8；

(6)种群选择操作：对抗体群A”(it)进行选择操作：其中：表示抗体选择操作；种群选择操作，具体如下：

对抗体群A”(it)中的每一个抗体，计算其对应的两个目标函数值，将抗体群A”(it)划分为两个抗体群：支配抗体群A_dom(it),抗体个数为N_dom(it)和非支配抗体群A_non(it),抗体个数为N_non(it)，并且N_dom(it)+N_non(it)＝q.N(it)，克隆选择后得到A”'(it)＝A_non(it)；

(7)种群输出操作：判断it是否达到最大进化代数g_max，如果是，则输出抗体群A””(it)，并对抗体进行解码输出，否则，令A(it+1)＝A””(it),转到步骤(4)。