文档介绍：南京邮电大学
硕士学位论文
量子遗传算法在认知无线电博弈论模型频谱分配中的应用研究
姓名:朱东坡
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:李飞
2011
南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要
摘要
经典遗传算法是一种模拟自然界生物进化机制的算法,量子遗传算法是在经典遗传算
法的基础上融合了量子计算的一种新兴的全局优化算法,它具有种群规模小、寻优能力强
和收敛速度快等一些特点,已在组合优化、多用户检测等领域得到应用。本文将量子遗传
算法和经典遗传算法进行了对比研究,并将这两种进化算法推广应用到认知无线电频谱分
配中。
本文的工作主要有以下几点:
首先,介绍了遗传算法的思想、基本结构、算法流程及其特点;在遗传算法的基础上
引入基于量子计算,详细介绍了量子遗传算法的概念、量子染色体编码方式、算法流程和
具体的实现操作方法,分析研究了算法中的量子旋转门调整策略及量子遗传操作,并对经
典、量子遗传算法进行仿真,进行性能测试分析比较。
其次,详细介绍了认知无线电系统,包括认知无线电的原理,论述了认知无线电的四
大功能模块,以及频谱分配的分类,具体的分配原则;详细介绍了博弈论原理,博弈论模
型,纳什均衡原理;在认知无线电频谱分配问题的基础上,介绍了基于博弈论的认知无线
电频谱分配问题模型,将频谱分配问题中的用户间竞争博弈过程用博弈论的方法进行了描
述,便于算法仿真分析研究。
最后,分析了两个主要的认知无线电非合作博弈论的两用户模型和多用户模型,本文
提出了基于遗传算法、量子遗传算法的两种非合作博弈模型频谱分配的算法研究,分别给
出了基于遗传算法和量子遗传算法的两用户模型及多用户模型频谱分配的具体算法步骤,
及其仿真结果,最后通过两算法的比较,发现表明量子遗传算法比经典遗传算法具有更快
的收敛性,和更好的目标函数值,能让认知无线电系统实现更优的频谱共享的分配方案。
关键词:量子遗传算法;认知无线电;博弈论;频谱分配
I
南京邮电大学硕士研究生学位论文 Abstract
Abstract
Simple ic algorithm is a algorithm that simulates the mechanism of natural evolution ,
quantum ic algorithm is a new kind of global optimization algorithm,which is based on
the classical ic algorithm and incorporates puting algorithm ,and is widely
used in many areas such as binatorial optimization, multi-user detection , this paper will
parative study of quantum ic algorithm and the classical ic algorithms and
promote both evolutionary algorithms to the use of cognitive radio spectrum allocation.
The main research works of this dissertation can be summarized as follows:
First of all,the paper introduces the ideal,basic structure,algorithm process and peculiarity of
ic algorithm; it presents putation based on ic algorithm,deeply discusses
the concept of ic algorithm,quantum chromosome encoding,algorithm process and specific
methods of analyzes the adjust strategy of quantum revolving door and quantum
ic operation,pares performance tests through the simulations of classical and
quantum ic algorithm.
In addition,this paper particularly discusses cogniti