认知无线电网络遗传-蚁群联合优化路由算法

摘要：

为保证信息的实时性，改善网络的拥塞现象，对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究，对蚁群算法（AC）收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析，提出一种遗传-蚁群联合优化算法（GACA）。遗传算法（GA）与 AC 算法相结合，利用 GA 算法求出较优的初始信息素，提高 GACA 算法的收敛速度，提出一种自适应搜索方式有效避免局部收敛，提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明，GACA 算法的实时性以及网络吞吐量均优于 AC 算法。

关键词：时延、吞吐量、遗传算法、蚁群算法、自适应搜索方式

分类号：TN915.04

资助基金：国家自然科学基金项目61102062；教育部科学技术研究重点基金项目212145；重庆市科委自然科学基金项目CSTC2011JJA1192；重庆邮电大学博士启动基金项目A2010-11；重庆市教委科学技术研究基金项目KJ120530

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：886-891