[发明专利]一种基于进化多目标优化匹配的频谱决策方法

摘要

本发明涉及一中基于多目标进化优化匹配的频谱决策方法，该方法根据用户和频谱资源等决策场景信息、优化目标和期望可选非支解集大小，频谱决策系统采用基于进化多目标优化匹配的频谱决策方法优选出非支配可行解集，并经过选择、用户用频参数重配置等进行频谱资源的优化利用。方法通过进化多目标优化框架，使得可行解种群能够不断进化，获得期望大小的非支配解集；通过稳定匹配，使得每一步进化中可行解与子问题能够快速优化匹配。本发明能够支持频谱决策系统吞吐量、公平性、干扰等指标的同时优化，能够支持频谱资源的优化利用。

主权项

1.一种基于进化多目标优化匹配的频谱决策方法，实现了吞吐量、公平性、干扰等三个频谱决策系统优化指标的同时优化，其特征在于，采用以下具体步骤：(1)输入用户集合U＝{u₁,u₂,…,u_L}、可用信道集合C＝{c₁,c₂,…,c_C}、频谱决策优化目标F(x)＝(f₁(x),f₂(x),f₃(x))和期望Pareto最优解集合大小N₀，计算权重向量集合W＝{ω₁,ω₂,…,ω_N}和子问题集合(2)计算每个权重向量i∈{1,2,…,N}的T最近邻向量编号集合B(i)＝{i₁,i₂,…,i_T}，其中两个向量间的距离量化采用欧几里得距离；T最近邻向量是指与权重向量i距离最小的T个向量；(3)初始化可行解种群S⁰＝{x₁,x₂,…,x_N}，其中每个个体为用户在所有可用信道上的发射功率计算当前理想目标函数值向量F^∧＝{f_i^∧＝max{f_i(x)|x∈S}|i＝1,2,…,N}和最差目标函数值向量F_∨＝{f_i^∨＝min{f_i(x)|x∈S}|i＝1,2,…,N}，初始化进化次数k＝0；(4)初始化索引集将W中(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)三个向量的编号加入索引集I中，然后采用10‑锦标赛选择法选择其余个权重向量的编号加入到I中，其中锦标赛选择法采用的指标为每个子问题的相对优化增量，即10‑锦标赛选择法是指在锦标赛选择法执行时，每次从种群中选择10个个体；(5)可行解种群进化，令当前可行解种群对每个i∈I，依概率0.8令待交叉集合M＝{x_j|j∈B(i)}，依概率0.2令M＝S^k‑1，随机选择一个m＝(m₁,m₂,m₃)∈M，用m中最大的元素替换x_i中相同位置的元素，并将x_i中该位置元素的变化均摊到其余两个元素上，将变换后的xⁱ加入到S^k中，，对所有i∈I完成上述步骤后，令S^k＝S^k∪S^k‑1，更新F^∧和F_∨；(6)基于稳定匹配模型对当前可行解种群S^k与子问题集Φ(x|w)进行匹配，获得优选可行解集S^opt，令S^k＝S^opt，更新进化次数k＝k+1；(7)判断是否满足终止条件即k＝k_max，如果满足，则输出最优解集当前可行解集S^k，否则返回步骤(4)；所述频谱决策优化目标F(x)＝(f₁(x),f₂(x),f₃(x))，各个优化目标表达式如下：1)表示根据频谱决策方案x，所有参与频谱分配的用户能够获得的吞吐量之和，其中W_c表示信道c的带宽，g_u,c表示用户在信道c上的传输增益，N₀表示背景噪声功率谱密度；2)表示根据频谱决策方案x，频谱资源分配的公平性；表示根据频谱决策方案x，所有信道上用户发射功率的加权和，其中s_c(c∈C)表示信道c的敏感性。