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無線網絡資源優化的免疫算法理論及實現 版權信息
- ISBN：9787030438904
- 條形碼：9787030438904 ; 978-7-03-043890-4
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
無線網絡資源優化的免疫算法理論及實現 本書特色
本書內容涉及無線通信領域與智能計算領域，主要關注認知無線電網絡、異構網絡融合場景下的資源分配優化問題，提高頻譜資源利用率、解決靜態網絡模式與動態需求之間的矛盾。本書主要介紹無線通信網絡資源聯合優化分配的基本方法與關鍵技術，包括:建立不同無線資源的優化分配模型及相應的智能優化算法:構建聯合無線資源優化的理論架構與技術體系;設計異構網絡融合場景下的聯合式基站選址優化模型、基站導頻功率優化模型、聯合會話接入控制多目標優化模型、垂直切換判決模型、基于免疫優化的認知無線電頻譜分配、認知引擎決策、子載波資源分配和功率分配以及聯合資源分配方案。
無線網絡資源優化的免疫算法理論及實現 內容簡介
本書內容涉及無線通信領域與智能計算領域, 主要關注認知無線電網絡、異構網絡融合場景下的資源分配優化問題, 提高頻譜資源利用率、解決靜態網絡模式與動態需求之間的矛盾。本書主要介紹無線通信網絡資源聯合優化分配的基本方法與關鍵技術。
無線網絡資源優化的免疫算法理論及實現 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 無線通信網絡資源優化問題
1.2 無線網絡資源優化的主要內容
1.2.1 基站選址和導頻功率優化問題
1.2.2 異構網絡的聯合會話接納選擇控制和垂直切換判決問題
1.2.3 認知無線網絡中的資源分配問題
1.3 無線網絡資源優化問題建模
1.3.1 單目標優化問題
1.3.2 多目標優化問題
1.3.3 約束處理技術
1.3.4 無線網絡資源優化問題的求解方法
1.4 人工免疫系統
1.4.1 生物免疫系統及其信息處理機能
1.4.2 人工免疫系統及其研究進展
1.4.3 人工免疫系統的主要模型和算法
1.4.4 克隆選擇算法
1.4.5 免疫克隆形態空間理論
1.4.6 量子免疫計算
1.4.7 混沌免疫優化
1.5 本章小結
參考文獻
第2章 基于免疫計算的基站選址優化
2.1 引言
2.2 TD-SCDMA網絡的基站選址優化
2.2.1 TD-SCDMA網絡的基站選址問題的數學模型
2.2.2 求解TD-SCDMA網絡基站選址的免疫克隆算法
2.2.3 算法收斂性分析
2.2.4 仿真實驗及結果分析
2.3 WCDMA網絡的基站選址優化
2.3.1 WCDMA網絡基站選址問題描述
2.3.2 基于免疫計算的WC：DMA網絡基站選址方法
2.3.3 仿真實驗及結果分析
2.4 IEEE802.1 6j網絡基站及中繼站選址優化
2.4.1 802.1 6i網絡基站及中繼站選址優化問題的數學模型
2.4.2 基于免疫計算的802.1 6i網絡基站和中繼站選址方法
2.4.3 仿真實驗及結果分析
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 基于免疫計算的基站導頻功率優化
3.1 引言
3.2 WCDMA網絡基站導頻功率優化
3.2.1 WCDMA網絡基站導頻功率優化問題的數學模型
3.2.2 求解WCDMA網絡基站導頻功率分配問題的免疫優化算法
3.2.3 算法收斂性分析
3.2.4 仿真實驗及結果分析
3.3 家庭基站導頻功率優化
3.3.1 家庭基站導頻功率優化問題的數學模型
3.3.2 基于免疫計算的家庭基站導頻功率優化
3.3.3 仿真實驗及結果分析
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 異構無線網絡中基于免疫計算的聯合會話接納控制
4.1 引言
4.2 集中式聯合會話接納控制問題的數學模型
4.2.1 問題描述
4.2.2 數學優化模型
4.3 求解聯合會話接納控制問題的免疫算法
4.3.1 編碼方案
4.3.2 抗體克隆算子
4.3.3 基因變異算子
4.3.4 種群分類操作
4.3.5 種群更新操作
4.3.6 算法描述
4.3.7 算法復雜度分析
4.4 仿真實驗及結果分析
4.4.1 實驗環境
4.4.2 實驗結果及分析
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 簡諧振子免疫算法求解異構網絡垂直切換判決問題
5.1 引言
5.2 垂直切換判決問題的數學模型
5.2.1 垂直切換判決問題描述
5.2.2 問題建模
5.3 簡諧振子免疫優化算法
5.3.1 物理學中的簡諧振子
5.3.2 簡諧振子算法
5.3.3 混合型優化算法
5.4 基于簡諧振子免疫優化算法的垂直切換判決方案
5.4.1 問題編碼
5.4.2 垂直切換判決方案
5.5 仿真實驗及結果分析
5.5.1 實驗設置
5.5.2 實驗結果
5.5.3 分析與討論
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 基于免疫克隆優化的認知無線網絡頻譜分配
6.1 引言
6.2 認知無線網絡的頻譜感知和分配模型
6.2.1 物理層頻譜感知過程
6.2.2 物理連接模型及建模過程
6.2.3 認知無線網絡頻譜分配的圖著色模型
6.2.4 認知無線網絡的頻譜分配矩陣
6.3 基于免疫克隆優化的頻譜分配具體實現
6.3.1 算法具體實現
6.3.2 算法特點和優勢分析
6.3.3 算法收斂性證明
6.4 仿真實驗與結果分析
6.4.1 實驗數據的生成
6.4.2 算法參數設置
6.4.3 實驗結果及對比分析
6.4.4 基于WRAN的系統級仿真
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 基于混沌量子免疫優化的頻譜按需分配算法
7.1 引言
7.2 考慮次用戶需求的頻譜按需分配模型
7.2.1 基于圖著色理論的頻譜分配建模
7.2.2 考慮認知用戶需求的頻譜分配模型
7.3 基于混沌量子免疫優化的頻譜按需分配具體實現
7.3.1 算法具體實現過程
7.3.2 算法特點和優勢分析
7.3.3 算法收斂性分析
7.4 仿真實驗與結果分析
7.4.1 實驗數據的生成
7.4.2 相關算法參數的設置
7.4.3 實驗結果及對比分析
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 量子免疫算法求解基于認知引擎的頻譜決策問題
8.1 引言
8.2 基于認知引擎的頻譜決策分析與建模
8.3 算法關鍵技術與具體實現
8.3.1 關鍵技術
8.3.2 算法具體步驟
8.3.3 算法特點和優勢分析
8.3.4 算法收斂性分析
8.4 仿真實驗及結果分析
8.4.1 仿真實驗環境及參數設置
8.4.2 仿真實驗結果及分析
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 基于免疫多目標的頻譜決策參數優化
9.1 引言
9.2 基于認知引擎的頻譜決策問題建模
9.3 算法關鍵技術與具體實現
9.3.1 關鍵技術
9.3.2 求解本問題的多目標免疫優化算法
9.3.3 算法特點和優勢分析
9.4 仿真實驗及結果分析
9.4.1 實驗環境及參數設置
9.4.2 實驗步驟
9.4.3 實驗結果
9.4.4 相關算法比較分析
9.5 本章小結
參考文獻
第10章 基于免疫優化的認知OFDM系統資源分配
10.1 引言
10.2 基于免疫優化的子載波資源分配
10.2.1 認知OFDM子載波資源分配描述
10.2.2 認知0FDM子載波資源分配模型
10.2.3 算法實現的關鍵技術
10.2.4 基于免疫優化的算法實現過程
10.2.5 算法特點和優勢分析
10.2.6 仿真實驗結果
10.2.7 小結
10.3 基于免疫優化的功率資源分配
10.3.1 功率資源分配問題描述
10.3.2 功率資源分配問題的模型
10.3.3 算法實現的關鍵技術
10.3.4 基于免疫克隆優化的算法實現過程
10.3.5 算法特點分析
10.3.6 實驗結果與分析
10.3.7 小結
10.4 聯合子載波和功率的比例公平資源分配
10.4.1 問題描述
10.4.2 比例公平資源分配模型
10.4.3 基于免疫優化的資源分配實現過程
10.4.4 仿真實驗結果與分析
10.4.5 小結
10.5 本章小結
參考文獻
第1章 緒論
1.1 無線通信網絡資源優化問題
1.2 無線網絡資源優化的主要內容
1.2.1 基站選址和導頻功率優化問題
1.2.2 異構網絡的聯合會話接納選擇控制和垂直切換判決問題
1.2.3 認知無線網絡中的資源分配問題
1.3 無線網絡資源優化問題建模
1.3.1 單目標優化問題
1.3.2 多目標優化問題
1.3.3 約束處理技術
1.3.4 無線網絡資源優化問題的求解方法
1.4 人工免疫系統
1.4.1 生物免疫系統及其信息處理機能
1.4.2 人工免疫系統及其研究進展
1.4.3 人工免疫系統的主要模型和算法
1.4.4 克隆選擇算法
1.4.5 免疫克隆形態空間理論
1.4.6 量子免疫計算
1.4.7 混沌免疫優化
1.5 本章小結
參考文獻
第2章 基于免疫計算的基站選址優化
2.1 引言
2.2 TD-SCDMA網絡的基站選址優化
2.2.1 TD-SCDMA網絡的基站選址問題的數學模型
2.2.2 求解TD-SCDMA網絡基站選址的免疫克隆算法
2.2.3 算法收斂性分析
2.2.4 仿真實驗及結果分析
2.3 WCDMA網絡的基站選址優化
2.3.1 WCDMA網絡基站選址問題描述
2.3.2 基于免疫計算的WC：DMA網絡基站選址方法
2.3.3 仿真實驗及結果分析
2.4 IEEE802.1 6j網絡基站及中繼站選址優化
2.4.1 802.1 6i網絡基站及中繼站選址優化問題的數學模型
2.4.2 基于免疫計算的802.1 6i網絡基站和中繼站選址方法
2.4.3 仿真實驗及結果分析
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 基于免疫計算的基站導頻功率優化
3.1 引言
3.2 WCDMA網絡基站導頻功率優化
3.2.1 WCDMA網絡基站導頻功率優化問題的數學模型
3.2.2 求解WCDMA網絡基站導頻功率分配問題的免疫優化算法
3.2.3 算法收斂性分析
3.2.4 仿真實驗及結果分析
3.3 家庭基站導頻功率優化
3.3.1 家庭基站導頻功率優化問題的數學模型
3.3.2 基于免疫計算的家庭基站導頻功率優化
3.3.3 仿真實驗及結果分析
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 異構無線網絡中基于免疫計算的聯合會話接納控制
4.1 引言
4.2 集中式聯合會話接納控制問題的數學模型
4.2.1 問題描述
4.2.2 數學優化模型
4.3 求解聯合會話接納控制問題的免疫算法
4.3.1 編碼方案
4.3.2 抗體克隆算子
4.3.3 基因變異算子
4.3.4 種群分類操作
4.3.5 種群更新操作
4.3.6 算法描述
4.3.7 算法復雜度分析
4.4 仿真實驗及結果分析
4.4.1 實驗環境
4.4.2 實驗結果及分析
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 簡諧振子免疫算法求解異構網絡垂直切換判決問題
5.1 引言
5.2 垂直切換判決問題的數學模型
5.2.1 垂直切換判決問題描述
5.2.2 問題建模
5.3 簡諧振子免疫優化算法
5.3.1 物理學中的簡諧振子
5.3.2 簡諧振子算法
5.3.3 混合型優化算法
5.4 基于簡諧振子免疫優化算法的垂直切換判決方案
5.4.1 問題編碼
5.4.2 垂直切換判決方案
5.5 仿真實驗及結果分析
5.5.1 實驗設置
5.5.2 實驗結果
5.5.3 分析與討論
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 基于免疫克隆優化的認知無線網絡頻譜分配
6.1 引言
6.2 認知無線網絡的頻譜感知和分配模型
6.2.1 物理層頻譜感知過程
6.2.2 物理連接模型及建模過程
6.2.3 認知無線網絡頻譜分配的圖著色模型
6.2.4 認知無線網絡的頻譜分配矩陣
6.3 基于免疫克隆優化的頻譜分配具體實現
6.3.1 算法具體實現
6.3.2 算法特點和優勢分析
6.3.3 算法收斂性證明
6.4 仿真實驗與結果分析
6.4.1 實驗數據的生成
6.4.2 算法參數設置
6.4.3 實驗結果及對比分析
6.4.4 基于WRAN的系統級仿真
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 基于混沌量子免疫優化的頻譜按需分配算法
7.1 引言
7.2 考慮次用戶需求的頻譜按需分配模型
7.2.1 基于圖著色理論的頻譜分配建模
7.2.2 考慮認知用戶需求的頻譜分配模型
7.3 基于混沌量子免疫優化的頻譜按需分配具體實現
7.3.1 算法具體實現過程
7.3.2 算法特點和優勢分析
7.3.3 算法收斂性分析
7.4 仿真實驗與結果分析
7.4.1 實驗數據的生成
7.4.2 相關算法參數的設置
7.4.3 實驗結果及對比分析
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 量子免疫算法求解基于認知引擎的頻譜決策問題
8.1 引言
8.2 基于認知引擎的頻譜決策分析與建模
8.3 算法關鍵技術與具體實現
8.3.1 關鍵技術
8.3.2 算法具體步驟
8.3.3 算法特點和優勢分析
8.3.4 算法收斂性分析
8.4 仿真實驗及結果分析
8.4.1 仿真實驗環境及參數設置
8.4.2 仿真實驗結果及分析
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 基于免疫多目標的頻譜決策參數優化
9.1 引言
9.2 基于認知引擎的頻譜決策問題建模
9.3 算法關鍵技術與具體實現
9.3.1 關鍵技術
9.3.2 求解本問題的多目標免疫優化算法
9.3.3 算法特點和優勢分析
9.4 仿真實驗及結果分析
9.4.1 實驗環境及參數設置
9.4.2 實驗步驟
9.4.3 實驗結果
9.4.4 相關算法比較分析
9.5 本章小結
參考文獻
第10章 基于免疫優化的認知OFDM系統資源分配
10.1 引言
10.2 基于免疫優化的子載波資源分配
10.2.1 認知OFDM子載波資源分配描述
10.2.2 認知0FDM子載波資源分配模型
10.2.3 算法實現的關鍵技術
10.2.4 基于免疫優化的算法實現過程
10.2.5 算法特點和優勢分析
10.2.6 仿真實驗結果
10.2.7 小結
10.3 基于免疫優化的功率資源分配
10.3.1 功率資源分配問題描述
10.3.2 功率資源分配問題的模型
10.3.3 算法實現的關鍵技術
10.3.4 基于免疫克隆優化的算法實現過程
10.3.5 算法特點分析
10.3.6 實驗結果與分析
10.3.7 小結
10.4 聯合子載波和功率的比例公平資源分配
10.4.1 問題描述
10.4.2 比例公平資源分配模型
10.4.3 基于免疫優化的資源分配實現過程
10.4.4 仿真實驗結果與分析
10.4.5 小結
10.5 本章小結
參考文獻
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