基于改进NSGA-Ⅱ的异构无线网络并行调度模型及仿真研究

发布时间：2022-12-09 19:50

　　Macro/Femtocell异构网络在解决信号覆盖盲点方面,有着非常独到的优势,但双层Femtocell异构网络整体性能不佳,成为当前解决的重点。对此,以双层Femtocell异构网络作为研究对象,结合双层Femtocell异构网络的特点,构建双层Femtocell异构网络能耗模型,并构建双层Femtocell异构网络资源优化模型。为求解该模型,引入NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行求解。结果表明,采用NSGA-Ⅱ算法可求解出异构网络的最优参数,并得到最佳的能耗比。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 能耗模型构建
    1.1 Macro/Femtocell网络能耗模型
    1.2 异构网络资源分配问题描述
2 异构网络资源分配问题求解
    2.1 NSGA-Ⅱ算法简介
    2.2 NSGA-Ⅱ算法改进
        2.2.1 染色体编码改进
        2.2.2 适应度函数构建
        2.2.3 种群选择与复制
        2.2.4 个体交叉与变异
    2.3 资源分配算法步骤
3 仿真验证
    3.1 参数设置
    3.2 仿真结果
        3.2.1 不同种群数量下训练系数与整体能耗的关系
        3.2.2 不同算法的吞吐量
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于能效的异构无线网络资源分配与切换调度机制研究[J]. 毛莉君,张燕.  计算机测量与控制. 2018(06)
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[7]大电网多站点无功补偿协调控制的多目标混合优化方法[J]. 董萍,徐良德,刘明波,秦川.  电工技术学报. 2017(02)
[8]异构网络多网共存环境中网络资源分配技术的研究[J]. 朱文红,任海军,吴良俊,吕琳洁,王博.  计算机科学. 2016(S1)
[9]改进NSGA-Ⅱ算法及其在切削加工参数优化中的应用[J]. 徐江雁,仲高艳,杨守峰.  计算机工程与应用. 2017(13)
[10]基于大规模变量分解的多目标粒子群优化算法研究[J]. 邱飞岳,莫雷平,江波,王丽萍.  计算机学报. 2016(12)

博士论文
[1]基于分解的多目标进化算法及其应用[D]. 袁源.清华大学 2015



本文编号：3715273