異構網(wǎng)絡中基于遺傳理論的資源分配算法.pdf

1、隨著寬帶無線應用的推廣，無線資源日趨緊張。如何通過設計合理的資源優(yōu)化算法實現(xiàn)異構資源的優(yōu)勢互補與協(xié)調管理，從而最大化資源利用率，向用戶提供具有服務質量（QoS，Quality of Service）保證的服務是異構網(wǎng)絡場景下必須要解決的一個問題。本學位論文圍繞異構網(wǎng)絡中如何最大化資源利用率同時向用戶提供具有QoS保證的服務這一核心問題，深入研究了異構網(wǎng)絡中基于遺傳理論的資源分配算法，以期得到最佳的資源分配方案。
　　本文的主要工作

2、如下：
　　(1)較為詳細地介紹了異構網(wǎng)絡中資源優(yōu)化管理的關鍵技術，討論了異構網(wǎng)絡中資源優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，重點分析了異構網(wǎng)絡中資源分配算法的特點和面臨的挑戰(zhàn)。
　　(2)提出了兩種基于遺傳運算的資源分配算法。第一種算法以最大化資源利用率，同時滿足不同業(yè)務的QoS要求為目標，考慮到不同無線接入技術(RATs，Radio Access Technologies)對業(yè)務的支持能力不同;第二種算法引入了業(yè)務優(yōu)先級機制，以最大化網(wǎng)絡

3、效用和系統(tǒng)吞吐量為目標。仿真結果表明，考慮業(yè)務優(yōu)先級后，資源分配算法不僅提高了資源利用率，也降低了業(yè)務阻塞率。并與現(xiàn)有的資源分配算法進行了比較，仿真結果表明，所提出的基于遺傳運算的資源分配算法的性能更好。
　　(3)為了解決基于遺傳運算的資源分配算法的早熟收斂問題，提出了異構網(wǎng)絡中基于蟻群優(yōu)化的資源分配算法，該算法主要是利用局部正反饋信息進行搜索，能避免算法陷入局部最優(yōu)解。仿真結果表明，基于蟻群優(yōu)化的資源分配算法比基于遺傳運算的資

4、源分配算法求精確解效率高，但收斂速度較慢。
　　(4)提出了異構網(wǎng)絡中基于混合優(yōu)化的資源分配算法。算法前期利用遺傳算法快速全局搜索能力得到資源分配的初次結果，然后將其求得的結果轉化為蟻群算法的初始信息素分布，后期利用蟻群算法的正反饋、并行性搜索得到全局最優(yōu)解。仿真結果表明，所提出的基于混合優(yōu)化的資源分配算法比基于蟻群優(yōu)化的資源分配算法搜索速度快，比基于遺傳運算的資源分配算法求精確解效率高。
　　(5)給出本學位論文研究工作的