【摘要】 在蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶量的迅猛增長(zhǎng)，目前僅有的頻譜資源很難滿足用戶的實(shí)際需求，采用相應(yīng)的優(yōu)化算法有效地規(guī)劃頻率資源來(lái)提高頻譜的利用率變得極為關(guān)鍵。本文對(duì)基本的人工魚(yú)算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其在解決信道分配問(wèn)題時(shí)，收斂率和收斂速度都有著顯著的提高。

【關(guān)鍵詞】 人工魚(yú)群算法 信道分配 視野和步長(zhǎng)

一、引言

隨著移動(dòng)用戶數(shù)量的迅速增長(zhǎng)，現(xiàn)有的頻譜變得十分有限，通過(guò)提高頻譜資源的利用率來(lái)更好地促進(jìn)移動(dòng)通信的發(fā)展已成為首要任務(wù)。而采用信道分配可以有效地解決這一問(wèn)題。在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，信道分配技術(shù)主要是將有限的資源進(jìn)行復(fù)用，利用盡量少的信道數(shù)，在滿足蜂窩網(wǎng)絡(luò)的限制下，為移動(dòng)通信設(shè)備提供最大數(shù)量的可用信息，使得系統(tǒng)容量和頻譜利用率大幅度提高。目前存在某些解決信道分配問(wèn)題的優(yōu)化算法，但在搜索最優(yōu)解時(shí)，仍然有收斂率較低、容易陷入或難以擺脫局部最優(yōu)解等不足之處。而人工魚(yú)群算法在某一程度上可以彌補(bǔ)這一缺憾。通過(guò)調(diào)整人工魚(yú)的視野和步長(zhǎng)來(lái)控制全局搜索能力和局部搜索能力以及搜鏈路和收斂速度，減少計(jì)算量，加快運(yùn)行時(shí)間。

二、信道分配模型

在移動(dòng)通信蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，同信道干擾作為主要的干擾，受同信道復(fù)用距離和小區(qū)數(shù)制約，而鄰信道距離和接收機(jī)選擇決定了鄰信道干擾。因此，信道分配問(wèn)題主要考慮到同信道約束、鄰信道約束、同小區(qū)約束這三個(gè)電磁兼容限制條件。

存在一個(gè)包含N個(gè)小區(qū)的蜂窩系統(tǒng)，表示為相容矩陣，其中矩陣的非對(duì)角元素代表分配給小區(qū)中的信道與小區(qū)中的信道之間的最小間隔；而矩陣中的其他元素代表分配給小區(qū)的一組信道之間的最小間隔。各小區(qū)所需要的頻率數(shù)，，則信道分配的適應(yīng)度模型定義為：

上式中，：小區(qū)分配了第個(gè)頻點(diǎn)，：小區(qū)分配了第個(gè)頻點(diǎn)。信道分配問(wèn)題最主要的目的是，在滿足相應(yīng)干擾條件的前提下找到一個(gè)頻率點(diǎn)數(shù)最小的解決方案，即適應(yīng)度函數(shù)最小的情況。

三、 改進(jìn)人工魚(yú)群的信道分配算法

人工魚(yú)群算法是通過(guò)構(gòu)造人工魚(yú)來(lái)模仿魚(yú)群的覓食、聚群、追尾及隨機(jī)行為來(lái)實(shí)現(xiàn)尋找最優(yōu)解的過(guò)程，由于基本的人工魚(yú)群算法運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，求解精度較低，若改進(jìn)算法可在同一次迭代中執(zhí)行多種行為，依照人工魚(yú)追蹤覓食位置、魚(yú)群中心點(diǎn)和魚(yú)群所出最優(yōu)位置來(lái)調(diào)整人工魚(yú)的下一步位置，使該算法近全局最優(yōu)位置。通過(guò)文獻(xiàn)[1]中的研究結(jié)果可知：視野范圍的大小決定了人工魚(yú)的全局搜索能力和局部搜索能力。當(dāng)無(wú)法定位到最優(yōu)的位置時(shí)，需要增大視野的范圍，增強(qiáng)全局搜索能力；當(dāng)定位到最優(yōu)解的大概位置時(shí)，就應(yīng)減小視野的范圍，加強(qiáng)局部搜索能力。人工魚(yú)的步長(zhǎng)直接影響了收斂速度，步長(zhǎng)越大，收斂速度越快，并伴隨著輕微的振蕩；步長(zhǎng)越小，收斂速度越慢，精度越高。

視野和步長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整方程為：

上式中，：人工魚(yú)的視野范圍，：人工魚(yú)的步長(zhǎng)，：當(dāng)前迭代次數(shù)與最大迭代次數(shù)的相關(guān)函數(shù)值。在算法運(yùn)行初期，設(shè)定較大的視野、步長(zhǎng)來(lái)加強(qiáng)全局搜索能力與收斂速度，對(duì)人工魚(yú)進(jìn)行大范圍的粗略搜索，隨著最優(yōu)解區(qū)域不斷減小，逐漸減小視野和步長(zhǎng)，是算法從全局搜索演變到局部搜索，并加強(qiáng)搜索精度。

四、實(shí)驗(yàn)流程與結(jié)果分析

根據(jù)改進(jìn)的人工魚(yú)群算法進(jìn)行信道分配的過(guò)程如下：

第一步：設(shè)定魚(yú)群的范圍、迭代次數(shù)、感知區(qū)域、步長(zhǎng)的最大值、擁擠度因子、變異條件、覓食時(shí)最大試探次數(shù)、個(gè)體和元素存在的變異概率以及相鄰域內(nèi)伙伴數(shù)量。

第二步：對(duì)人工魚(yú)的覓食、聚群、追尾及隨機(jī)行為進(jìn)行模擬仿真，有公式（1）計(jì)算相應(yīng)的適應(yīng)度以及其對(duì)應(yīng)的最小值，并將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確記錄，若結(jié)果為0，則退出算法輸出結(jié)果；否則執(zhí)行下一步操作。

第三步：計(jì)算視野和步長(zhǎng)，選取適應(yīng)度中的最小值，更新人工魚(yú)的位置，檢測(cè)最優(yōu)魚(yú)是否優(yōu)于記錄的y值，若優(yōu)于則更新記錄值；否則指向下一步操作。

第四步：對(duì)于迭代過(guò)程中變化微小的人工魚(yú)，將依照變異概率進(jìn)行變異，若狀態(tài)優(yōu)于記錄值則更新記錄。

第五步：再次按照公式（1）進(jìn)行適應(yīng)度計(jì)算，若計(jì)算結(jié)果為0，則退出并輸出結(jié)果；否則重復(fù)執(zhí)行第三步。

第六步：結(jié)束。

對(duì)于改進(jìn)的人工魚(yú)群信道分配算法與傳統(tǒng)的人工魚(yú)算法和傳統(tǒng)的退火算法相比較，當(dāng)可用頻率點(diǎn)數(shù)減少到一定數(shù)值時(shí)，傳統(tǒng)的算法會(huì)出現(xiàn)收斂率不能達(dá)到100%的現(xiàn)象，并且平均收斂代數(shù)較大?？梢钥闯觯倪M(jìn)了的魚(yú)群算法在收斂率和收斂代數(shù)上有著顯著的提高。

五、總結(jié)

本文將人工魚(yú)算法應(yīng)用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)信道分配問(wèn)題中，躲進(jìn)本的人工魚(yú)算法進(jìn)行改進(jìn)，采用調(diào)整視野和步長(zhǎng)來(lái)確定最有位置，較好的控制了全局搜索和局部搜索，節(jié)省了計(jì)算量，縮短了運(yùn)行時(shí)間，提高了算法的收斂率和加快了收斂速度，具有一定的優(yōu)越性和可行性。