改進(jìn)的人工魚群信道分配算法在移動通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

【摘要】 在蜂窩移動通信網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶量的迅猛增長，目前僅有的頻譜資源很難滿足用戶的實際需求，采用相應(yīng)的優(yōu)化算法有效地規(guī)劃頻率資源來提高頻譜的利用率變得極為關(guān)鍵。本文對基本的人工魚算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其在解決信道分配問題時，收斂率和收斂速度都有著顯著的提高。

【關(guān)鍵詞】 人工魚群算法 信道分配 視野和步長

一、引言

隨著移動用戶數(shù)量的迅速增長，現(xiàn)有的頻譜變得十分有限，通過提高頻譜資源的利用率來更好地促進(jìn)移動通信的發(fā)展已成為首要任務(wù)。而采用信道分配可以有效地解決這一問題。在移動網(wǎng)絡(luò)中，信道分配技術(shù)主要是將有限的資源進(jìn)行復(fù)用，利用盡量少的信道數(shù)，在滿足蜂窩網(wǎng)絡(luò)的限制下，為移動通信設(shè)備提供最大數(shù)量的可用信息，使得系統(tǒng)容量和頻譜利用率大幅度提高。目前存在某些解決信道分配問題的優(yōu)化算法，但在搜索最優(yōu)解時，仍然有收斂率較低、容易陷入或難以擺脫局部最優(yōu)解等不足之處。而人工魚群算法在某一程度上可以彌補(bǔ)這一缺憾。通過調(diào)整人工魚的視野和步長來控制全局搜索能力和局部搜索能力以及搜鏈路和收斂速度，減少計算量，加快運行時間。

二、信道分配模型

在移動通信蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，同信道干擾作為主要的干擾，受同信道復(fù)用距離和小區(qū)數(shù)制約，而鄰信道距離和接收機(jī)選擇決定了鄰信道干擾。因此，信道分配問題主要考慮到同信道約束、鄰信道約束、同小區(qū)約束這三個電磁兼容限制條件。

存在一個包含N個小區(qū)的蜂窩系統(tǒng)，表示為相容矩陣，其中矩陣的非對角元素代表分配給小區(qū)中的信道與小區(qū)中的信道之間的最小間隔；而矩陣中的其他元素代表分配給小區(qū)的一組信道之間的最小間隔。各小區(qū)所需要的頻率數(shù)，，則信道分配的適應(yīng)度模型定義為：

上式中，：小區(qū)分配了第個頻點，：小區(qū)分配了第個頻點。信道分配問題最主要的目的是，在滿足相應(yīng)干擾條件的前提下找到一個頻率點數(shù)最小的解決方案，即適應(yīng)度函數(shù)最小的情況。

三、 改進(jìn)人工魚群的信道分配算法

人工魚群算法是通過構(gòu)造人工魚來模仿魚群的覓食、聚群、追尾及隨機(jī)行為來實現(xiàn)尋找最優(yōu)解的過程，由于基本的人工魚群算法運行時間較長，求解精度較低，若改進(jìn)算法可在同一次迭代中執(zhí)行多種行為，依照人工魚追蹤覓食位置、魚群中心點和魚群所出最優(yōu)位置來調(diào)整人工魚的下一步位置，使該算法近全局最優(yōu)位置。通過文獻(xiàn)[1]中的研究結(jié)果可知：視野范圍的大小決定了人工魚的全局搜索能力和局部搜索能力。當(dāng)無法定位到最優(yōu)的位置時，需要增大視野的范圍，增強(qiáng)全局搜索能力；當(dāng)定位到最優(yōu)解的大概位置時，就應(yīng)減小視野的范圍，加強(qiáng)局部搜索能力。人工魚的步長直接影響了收斂速度，步長越大，收斂速度越快，并伴隨著輕微的振蕩；步長越小，收斂速度越慢，精度越高。

視野和步長的動態(tài)調(diào)整方程為：

上式中，：人工魚的視野范圍，：人工魚的步長，：當(dāng)前迭代次數(shù)與最大迭代次數(shù)的相關(guān)函數(shù)值。在算法運行初期，設(shè)定較大的視野、步長來加強(qiáng)全局搜索能力與收斂速度，對人工魚進(jìn)行大范圍的粗略搜索，隨著最優(yōu)解區(qū)域不斷減小，逐漸減小視野和步長，是算法從全局搜索演變到局部搜索，并加強(qiáng)搜索精度。

四、實驗流程與結(jié)果分析

根據(jù)改進(jìn)的人工魚群算法進(jìn)行信道分配的過程如下：

第一步：設(shè)定魚群的范圍、迭代次數(shù)、感知區(qū)域、步長的最大值、擁擠度因子、變異條件、覓食時最大試探次數(shù)、個體和元素存在的變異概率以及相鄰域內(nèi)伙伴數(shù)量。

第二步：對人工魚的覓食、聚群、追尾及隨機(jī)行為進(jìn)行模擬仿真，有公式（1）計算相應(yīng)的適應(yīng)度以及其對應(yīng)的最小值，并將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確記錄，若結(jié)果為0，則退出算法輸出結(jié)果；否則執(zhí)行下一步操作。

第三步：計算視野和步長，選取適應(yīng)度中的最小值，更新人工魚的位置，檢測最優(yōu)魚是否優(yōu)于記錄的y值，若優(yōu)于則更新記錄值；否則指向下一步操作。

第四步：對于迭代過程中變化微小的人工魚，將依照變異概率進(jìn)行變異，若狀態(tài)優(yōu)于記錄值則更新記錄。

第五步：再次按照公式（1）進(jìn)行適應(yīng)度計算，若計算結(jié)果為0，則退出并輸出結(jié)果；否則重復(fù)執(zhí)行第三步。

第六步：結(jié)束。

對于改進(jìn)的人工魚群信道分配算法與傳統(tǒng)的人工魚算法和傳統(tǒng)的退火算法相比較，當(dāng)可用頻率點數(shù)減少到一定數(shù)值時，傳統(tǒng)的算法會出現(xiàn)收斂率不能達(dá)到100%的現(xiàn)象，并且平均收斂代數(shù)較大。可以看出，改進(jìn)了的魚群算法在收斂率和收斂代數(shù)上有著顯著的提高。

五、總結(jié)

本文將人工魚算法應(yīng)用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)信道分配問題中，躲進(jìn)本的人工魚算法進(jìn)行改進(jìn)，采用調(diào)整視野和步長來確定最有位置，較好的控制了全局搜索和局部搜索，節(jié)省了計算量，縮短了運行時間，提高了算法的收斂率和加快了收斂速度，具有一定的優(yōu)越性和可行性。