频率分配有哪些算法
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解决时间 2021-02-04 23:49
- 提问者网友:寂寞梧桐
- 2021-02-04 07:30
频率分配有哪些算法
最佳答案
- 五星知识达人网友:旧脸谱
- 2021-02-04 09:09
一种启发式频率分配算法
2.1 遗传算法的原理
遗传算法(Genetic Algorithms GA)是根据生物学上的染色体基因因子构成机制而产生的。1975年Holland教授首次提出了GA的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面。遗传算法是一种全局优化算法,其仅以目标函数值为搜索依据,通过群体优化搜索和随机执行基本遗传运算,实现遗传群体的不断进化,适合解决组合优化问题和复杂非线性问题[6]。
利用遗传算法解最优化问题,首先应对可行域中的点进行编码(一般采用二进制编码),然后在可行域中随机挑选一些编码组成作为进化起点的第一代编码组,并计算每个解的目标函数值,也就是编码的适应度。接着就像自然界中一样,利用选择机制从编码组中随机挑选编码作为繁殖过程前的编码样本。选择机制应保证适应度较高的解能够保留较多的样本;而适应度较低的解则保留较少的样本,甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中,遗传算法提供了交叉和变异两种算子对挑选后的样本进行交换。交叉算子交换随机挑选的两个编码的某些位,变异算子则直接对一个编码中的随机挑选的某一位进行反转。这样通过选择和繁殖就产生了下一代编码组。重复上述选择和繁殖过程,直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。
实践表明,遗传算法解最优化问题的计算效率比较高、适用范围相当广。为了解释这一现象,Holland给出了模式定理。所谓模式,就是某些码位取相同值的编码的集合。模式定理说明在进化过程的各代码中,属于适应度高、阶数低且长度短的图式的编码数量将随代数以指数形式增长[6]。最近的研究则表明,上述遗传算法经适当改进后对任意优化问题以概率1收敛于全局最优解[5]。
2.1 遗传算法的原理
遗传算法(Genetic Algorithms GA)是根据生物学上的染色体基因因子构成机制而产生的。1975年Holland教授首次提出了GA的思想,从而吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面。遗传算法是一种全局优化算法,其仅以目标函数值为搜索依据,通过群体优化搜索和随机执行基本遗传运算,实现遗传群体的不断进化,适合解决组合优化问题和复杂非线性问题[6]。
利用遗传算法解最优化问题,首先应对可行域中的点进行编码(一般采用二进制编码),然后在可行域中随机挑选一些编码组成作为进化起点的第一代编码组,并计算每个解的目标函数值,也就是编码的适应度。接着就像自然界中一样,利用选择机制从编码组中随机挑选编码作为繁殖过程前的编码样本。选择机制应保证适应度较高的解能够保留较多的样本;而适应度较低的解则保留较少的样本,甚至被淘汰。在接下去的繁殖过程中,遗传算法提供了交叉和变异两种算子对挑选后的样本进行交换。交叉算子交换随机挑选的两个编码的某些位,变异算子则直接对一个编码中的随机挑选的某一位进行反转。这样通过选择和繁殖就产生了下一代编码组。重复上述选择和繁殖过程,直到结束条件得到满足为止。进化过程最后一代中的最优解就是用遗传算法解最优化问题所得到的最终结果。
实践表明,遗传算法解最优化问题的计算效率比较高、适用范围相当广。为了解释这一现象,Holland给出了模式定理。所谓模式,就是某些码位取相同值的编码的集合。模式定理说明在进化过程的各代码中,属于适应度高、阶数低且长度短的图式的编码数量将随代数以指数形式增长[6]。最近的研究则表明,上述遗传算法经适当改进后对任意优化问题以概率1收敛于全局最优解[5]。
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- 1楼网友:渡鹤影
- 2021-02-04 10:11
我们按增加距离算的 可是题中有这样一句话more repeaters (and hence more users) 有个因此唉 也就是能增加用户数 可是不知道怎么个增加法
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