量子粒子群算法的改進(jìn)及其在認(rèn)知無線電頻譜分配中的應(yīng)用.pdf

1、針對(duì)量子粒子群（QPSO）算法迭代后期種群多樣性下降、收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，本文提出一種改進(jìn)的QPSO算法。認(rèn)知無線電是為了緩解頻譜資源緊張而產(chǎn)生的，目前許多研究成果表明將量子智能算法應(yīng)用于認(rèn)知無線電頻譜分配中是一個(gè)重要的研究思路和方向。本文研究基于QPSO及其改進(jìn)算法的認(rèn)知無線電頻譜分配方案，并比較基于QPSO算法、改進(jìn)的QPSO算法以及量子遺傳算法（QGA）的認(rèn)知無線電頻譜分配的性能，主要工作有以下幾點(diǎn)：
　　第一

2、，首先分析目前存在的兩種量子粒子群算法，包括基本原理、算法流程以及理論性能。然后通過實(shí)驗(yàn)仿真，分析比較兩者的性能，說明選擇基于量子力學(xué)波函數(shù)的量子粒子群(簡稱QPSO)算法作為研究對(duì)象的依據(jù)。
　　第二，首先以QPSO算法為依據(jù)，提出一種改進(jìn)的QPSO算法——自適應(yīng)收擴(kuò)系數(shù)的雙中心協(xié)作量子粒子群（AQPSO）算法，指出該算法的提出背景，包括改進(jìn)思想的基礎(chǔ)、來源以及目的，并且概括描述該思想。其次，詳細(xì)闡述兩個(gè)改進(jìn)點(diǎn)——自適應(yīng)收縮—擴(kuò)

3、張系數(shù)和全局最優(yōu)位置的雙重更新策略，包括基本原理、改進(jìn)點(diǎn)的偽代碼以及性能分析和比較。再次，給出AQPSO算法的算法流程。最后，通過實(shí)驗(yàn)仿真，從固定迭代次數(shù)和固定精度兩個(gè)角度，分別比較QPSO和AQPSO算法的性能，驗(yàn)證了AQPSO相比QPSO具有較大的優(yōu)勢。
　　第三，研究基于量子粒子群算法的認(rèn)知無線電頻譜分配非合作博弈論模型。首先，研究認(rèn)知無線電頻譜分配和博弈論的相關(guān)理論以及認(rèn)知無線電頻譜分配的非合作博弈論模型的設(shè)計(jì)方法。其次，