应用种群多样性二进制蛙跳算法实现机会频谱分配

针对NP-Hard认知无线电分配模型,提出了基于种群多样性的二进制蛙跳算法.传统蛙跳算法采用整数编码和相关的搜索方法,新算法采用种群文化倾向性,在二进制编码条件下实现了最优或次优解搜索.依据模式理论,以海明距为数学工具,定义了种群多样性参量作为早熟判别指标,当出现早熟时,在保留精英个体前提下进行种群重构,避免算法陷入局部最优.为了证明算法的有效性,进行了100种网络拓扑结构的对比实验,实验数据说明,新算法优于粒子群、遗传算法和量子遗传算法,针对3种适应度函数,其优胜率分别为100%、75%和100%.