基于模拟退火粒子群算法的认知引擎研究

认知引擎的基本功能之一就是根据复杂多变的无线环境及业务需求,利用多目标优化策略,自适应地调整无线参数,实现动态环境下的可靠通信。目前,很多研究的重点集中在遗传算法(GA)及其改进算法上,但其收敛速度较慢,不利于复杂多变以及实时性要求较高的系统。对此,提出一种模拟退火粒子群算法(SABPSO),它采用模拟退火与粒子群算法交替迭代的方式,协同寻优。其可有效提高收敛速度,并克服基本粒子群算法易于陷入局部极值的缺点,增强全局寻优能力。最后,在不同通信模式下,利用多载波系统进行仿真,结果表明,SABPSO算法在收敛速度和平均适应度上优于基本算法。