[发明专利]一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法及服务器

权利要求书

1.一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法，其特征在于，应用于MIMO-MEC智能配用电网络中，所述智能配用电网络包括集中器基站以及与集中器基站信号相连的若干采集终端，所述智能配用电网络的带宽资源分配方法包括：

采用外罚函数梯度下降法获得多个较优的决策向量，包括：

初始化参数(p_d，p_p，f，τ，μ)⁰；

计算VF((p_d，p_p，f，τ，μ)⁰)；

若||VF((p_d，p_p，f，τ，μ)⁰)||＜δ；

则(p_d，p_p，f，τ，μ)^*＝(p_d，p_p，f，τ，μ)^m；

若||VF((p_d，p_p，f，τ，μ)⁰)||＞δ；

搜索最优步长t_m，并且满足决策变量不超过范围且t_m＝argminF((p_d，p_p，f，τ，μ)^m-t*VF((p_d，p_p，f，τ，μ)^m))；

取(p_d，p_p，f，τ，μ)^m+1←(p_d，p_p，f，τ，μ)^m-t*VF((p_d，p_p，f，τ，μ)^m)；

若||(p_d，P_p，f，τ，μ)^m+1-(p_d，p_p，f，τ，μ)^m||＜ε，则(p_d，p_p，f，τ，μ)^*＝(p_d，p_p，f，τ，μ)^m+1；

其中(p_d，p_p，f，τ，μ)^*表示最优解，式中p_d为采集终端的数据传输功率，p_p为采集终端的导频传输功率，f为采集终端的计算频率，τ为采集终端的能量约束上限，μ为采集终端的最大传输功率，m为集中器基站天线数，t为采集终端的数据传输时间，δ、ε均为阈值；

选择具有满足约束且优化效果最佳的决策向量作为起始点，执行果蝇优化算法，得到收敛的最优分配方案；

根据所述最优分配方案，集中控制器对资源进行分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于外罚函数与果蝇优化的资源分配方法，其特征在于，执行果蝇优化算法，得到收敛的最优分配方案，包括：

根据最优解(p_d，p_p，f，τ，μ)^*得到L_opt＝(p_d，p_p)；

更新果蝇种群位置，令L_i＝L_opt+D_fly*rand(·)＝H(L_i)，若H^*＞min(s)，则L_opt＝L_argmin(s)，所获得的L_opt即为最优解；

若k＜G_max，则继续更新果蝇种群位置；

其中G_max为果蝇优化中最大迭代次数，k为采集终端数量，D_fly为果蝇在各个方向的单次飞行距离，H为果蝇优化的适应度函数，H^*为气味浓度值，L为果蝇优化中所有当代果蝇位置向量，s为迁移时延。

3.一种服务器，其特征在于，所述服务器设置于集中器基站中，所述服务器用于执行如权利要求1-2中任一项所述的方法，实现对网络资源的分配。