【智能优化算法】基于基于遗传算法实现认知无线电优化求解附matlab代码

1 简介

认知无线电的性能优化是一个动态多目标优化问题.现有的Bio-CR模型基于遗传算法优化认知无线电的性能,它使用线性加权方法将此多目标优化问题简化为了一个单目标优化问题.

2 部分代码

clear; close all;clc;size=80;       G=1000;  Z=32; codel=256;  pmin=0.1; pmax=2.56; w1=0.3;%minber w2=0.40;%minpower w3=0.3;%maxthroughput E=round(rand(size,codel)); %Initial Code  N=rand(1,32); %main pogram  for k=1:1:G figure(1);  plot(time,bfi);  xlabel('Generation');ylabel('BestF'); figure(2);  subplot(2,1,1); bar(N, 'DisplayName', 'N', 'YDataSource', 'N'); xlabel('Subcarrier Index');ylabel('Channel Attenuation'); subplot(2,1,2); bar(M, 'DisplayName', 'M', 'YDataSource', 'M'); xlabel('Subcarrier Index');ylabel('Throughput[bits/symbol]'); figure(3);subplot(2,1,1); bar(PW, 'DisplayName', 'PW', 'YDataSource', 'PW'); xlabel('Subcarrier Index');ylabel('TransmitPower[mW]'); axis([0 35 0 3]); subplot(2,1,2); bar(Pe, 'DisplayName', 'Pe', 'YDataSource', 'Pe'); xlabel('Subcarrier Index');ylabel('Pber');

3 仿真结果

4 参考文献

[1]王国强, 李金龙, 张敏,等. 多目标遗传算法求解认知无线电性能优化问题[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(20):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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