基于统计特性的蝙蝠算法在认知无线电频谱分配中的应用

针对当前图论频谱分配模型下寻找最优解困难,容易陷入局部最优等问题,将蝙蝠算法引入到认知无线电频谱分配中,并利用图论频谱分配模型的特点,对二进制蝙蝠算法进行改进,以达到更好的效果。首先,将蝙蝠算法的选择策略改为贪婪选择,增强了蝙蝠算法在当前位置的开发能力。其次,统计种群中各蝙蝠经历的最好位置的分布情况,利用蝙蝠位置的统计特性指导蝙蝠寻优,加快算法的收敛速度。最后,在局部搜索时,直接在离散域操作,减少实数到二进制的映射,缩短搜索时间。仿真结果表明,本文算法在效益优于过去的算法的情况下收敛速度更快。