[发明专利]一种基于染色理论信道分配的方法

权利要求书

1.一种基于染色理论信道分配的方法，其特征在于，包括：

步骤一：构建水声通信网络无向图模型

将水声通信网络W的通信节点和节点间链路作为无向图的顶点和边，完成顶点集与边集的构建，V＝{v₁，v₂，..，v_p}为无向图顶点集合，E＝{e₁，e₂，…，e_q}为无向图边集合，此时G＝(V,E)，

步骤二：引入无向图G对应的双向图G_d＝(V_d,E_d)是有向图，其中V_d＝V，将水声通信网络链路模型化为双向图中的双向边，此时对于每一条无向边(u,v)∈E(u,v∈V)，相应的在E_d中有两条定向边和分别对应发送链路和接收链路，

步骤三：引入G的p×p阶邻接矩阵A(G)，如果v_iv_j∈E(G)，则元素a_ij＝1，否则a_ij＝0，G的p×q关联矩阵M(G)，如果顶点v_i与边e_j关联，则元素m_ij＝1，否则m_ij＝0，度相同D的顶点p×p矩阵D(G)，如果d(v_i)＝d(v_j)，元素d_ij＝1，否则d_ij＝0，G的p×p控制矩阵K(G)，如果d_ij＝1且A_ij＝1，元素k_ij＝1，否则k_ij＝0，为了得到初始解并且防止与M(G)中的元素出现混乱，初始颜色数集合被定义为H＝{-h,-h+1,...,-1}，其中h为图G的最大度，记作Δ(G)

步骤四：获得适宜解将元素m_ij关联矩阵M(G)替换为颜色集合中的元素，即可得到适宜解，随机选取一个d_i＝Δ(G)的v_i，将集合H中的元素以随机顺序替换与v_i有关联的m_ij和另一个与边ej相关联的m_i'j，然后将集合H中的元素以随机顺序替换与v_i'关联的m_i'j'，当所有值为1的m_ij都被替换，则停止，否则一直进行这种替换，

在出现以下两种情况时引入一个初始状态为空集的颜色可变集合H'作为修正算子：

(1)当一个顶点的其中两条边被赋予了集合H中同样的元素时，即时，

首先将集合H中未替换到M(G)中的元素放入集合H'中，然后选取H'中的一个元素替换接着将另一个与边相关联点的v_i'对应的也替换为H'中的该元素，若满足约束条件，则停止，否则将该元素从集合H'中删除，并重复上述步骤，直至当后则在集合H中添加一个-(h+1)元素，并用该元素替换以及此时若不满足则停止，否则重新执行上述所有步骤，

(2)当两个存在公共边并且具有相同度的顶被分配给相同的元素时，即当被分配成相同的颜色，且时，

首先随机选取一个与或相关的e_j且然后将集合H中未替换到M(G)中的元素放入集合H'中，随后然后选取H'中的一个元素替换m_ij，接着将另一个与边e_j相关联点的v_i'对应的m_i'j也替换为H'中的该元素，若满足约束条件，且不存在被分配成相同颜色，则停止，否则将该元素从集合H'中删除，并重复上述步骤，直至当后则在集合H中添加一个-(h+1)元素，并用-(h+1)替换m_ij以及m_i'j，此时若不满足存在被分配成相同颜色，则停止，否则重新执行上述替换步骤，

步骤五：执行交叉算子和变异算子，

执行交叉运算时，在每个父代适宜解中随机选取一个v_i，求出所有使得k_ij＝0的v_j,(j＝1,2···,i-1,i+1,···p)，且满足d_ij＝1，每一条与顶点v_j相关联的边都被赋予了v_i颜色合集中没有的颜色，然后执行修正算子，但是当图G中没有顶点满足k_ij＝0且d_ij＝1时，或者运算后没有产生新的相同时，交叉算子无效，

执行变异算子时：

(1)当交叉算子出现故障父代时，随机选取一个边e_j,e_j与在交叉算子中选择的v_i相关联，即m_ij＝1，将m_ij和m_i'j替换为集合H中的一个元素，其中v_iv_i'＝e_j，然后执行修正算子，

(2)父代通过交叉算子以

P＝1/N的概率出现变异产生后代时N为初始群体数，目标函数

其中是解得M(G)得颜色集合，显然在一图G中由此g(x)≥ΔG，舒适度函数

在解中随机选择n条边，其中

选择集合H中的n个不同元素各自分配给这n条边，然后执行修正算子

步骤六：执行选择算子；

步骤七：算法终止，当舒适度函数f(x)＝1时，算法收敛到最优解，此时终止。