基于Q-学习自适应蚁群算法的CR电频谱分配

认知无线电能有效实现频谱资源的再利用,是当前通信研究领域的热点之一。如何进行频谱的合理分配是实现认知无线电网络有效运作的关键问题。在图论着色模型的基础上,提出了一种基于Q-学习的自适应蚁群算法。通过仿真实验表明,该算法性能明显优于颜色敏感图着色算法,能更好地实现网络效益最大化。同时,比传统的蚁群算法寻优能力更强,收敛速度更快。