计算机应用

作者：张俊杰, 仇润鹤

单位：1.东华大学 信息科学与技术学院，上海 201620；2.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心（东华大学），上海 201620

关键词：超密集网络,认知无线电,异构网络,遗传算法,联合优化,用户关联,资源分配

基金：国家自然科学基金资助项目(61671143)

针对下行的异构认知超密集异构网络（UDN）的多维资源配置问题，提出一种以毫微微小区用户最大吞吐量为目标的联合优化用户关联和资源分配的改进遗传算法。首先，在算法开始之前进行预处理，初始化用户可达基站和可用信道矩阵；其次，采用符号编码，将用户与基站以及用户与信道的匹配关系编码为一个二维的染色体；然后，将动态择优复制+轮盘赌作为选择算法，以加快种群的收敛；最后，为避免算法陷入局部最优，在变异阶段加入早熟判决的变异算子，从而在有限次迭代下求得基站、用户、信道的连接策略。实验结果表明，在基站与信道数量一定时，所提算法与三维匹配的遗传算法相比在用户总吞吐量方面提高了7.2%，在认知用户吞吐量方面提高了1.2%，且计算复杂度更低。所提算法缩小了可行解的搜索空间，能在较低复杂度下有效提高认知UDN的总吞吐量。

来源：2022年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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