GA优化竞价博弈频谱分配算法Matlab仿真

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作者ID  ：fpga和matlab擅长技术：1.无线基带,无线图传,编解码 2.机器视觉,图像处理,三维重建 
3.人工智能,深度学习 4.智能控制,智能优化5.其他1.2.3.4.5.6.7.

一、理论基础

由于在一个MIMO系统中，用户数量M大于可用的频谱个数N，因此，必有一部分用户存在频谱共享的问题。目前，现有的关于频谱分配的方法主要有基于竞价的分配方法，基于博弈论的分配方法。这里，有别于传统的频谱分配方法，这里的分配方法，考虑了多种因素，我们分别假设为y1，y2，y3,。。。。。yn，并通过遗传优化算法，计算一种分配方案，即M个用户分配到N个频谱上， 分别计算以不同因素进行划分所得到的效益值V1，V2，V3,。。。。。Vn，，最后将这将这n个因素进行加权，得到其综合效益值：

这里，主要通过遗传算法来优化，获得不同的频谱资源，分别分配多个不同的用户。这里，权值由预先设置得到。

因素1：不同用户的当前的信道优劣情况，如果当前某部分用户信道情况较差，为了进一步提升其通信质量，则优先将这部分用户分配单独的频率资源，而对于信道情况较好的一部分用户，可以允许多个用户共用某一频率。这样可以保证更可能多的用户能够正常通信。

     因素2：用户的需求情况进行分配，如果当前用户的通信属于实时性需求较强的情况，则优先分配频谱资源（这里涉及到具体的业务模型，比如视频，电话等各种业务）而对于实时性要求较低的情况（如短信，文字信息等各种业务），则可以分配同一频率，做类似同频不同时的通信。

     因素3：如果某些用户分配了相同的频率，则考虑同一频率下不同用户的排队时长，时长越短，则说明当前分配策略较优。比如同一频率，单个用户发送100bit信息，和100个用户发送100bit信息，用时肯定短。再比如，有2个频率资源，5个用户，在发送业务类似的情况下，那么一个频率分配2个用户，一个频率分配3个用户的排队时间，肯定优于1个资源分配一个用户，其余一个频率分配四个用户。

根据遗传优化算法流程可知，其详细步骤如下所示：

步骤一：选择问题解的一个编码，给出一个有N个染色体的初始群体。编码的主要功能为确定用何种码制，然后将问题参数编码形成基因码链，每一个码链代表一个个体，表示优化问题的一个解。 根据编码方式不同可以分为二进制编码和实数编码两种类型，其中二进制编码的优势在于编码方式简单，便于遗传算法的交叉和编码操作。

步骤二：对群体中的每一个染色体，计算它的适应函数值。适应函数值为群体进化时的选择提供了依据，一般来说适应度越高，解的素质越好。适应度函数可以根据目标函数而定。

步骤三：若停止规则满足，则算法停止，否则计算概率P，并以此概率分布，从旧的种群pop(t)中随机选取N个染色体构成一个新的种群。选择操作常见的操作方式有比例 选择和排序选择方式。

步骤四：通过交叉，得到N个染色体的交叉集合。交叉的主要功能从种群中随机选择两个染色体，按一定的概率进行基因交换，交换位置的选取是随机的。

步骤五：以较小的变异概率，使得某染色体的一个基因发生变异，形成新的群体mutpop(t+1)。令t=t+1，pop(t)=mutpop(t)，重复第2步。

二、核心程序

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rng(1)%初始值N1     = 10;N2     = 10;N3     = 10;N4     = 10;NUM    = N1+N2+N3+N4;%40个用户M      = 4;
%4个频率资源%下面开始使用遗传优化算法%根据遗传算法进行参数的拟合MAXGEN = 201;NIND   = 50;Nums   = 3;
%每个值优化Chrom  = crtbp(NIND,Nums*10);Areas  = [1  ,1  ,1;          NUM,NUM,NUM];
FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];gen    = 0;for a=1:1:NIND     
%计算对应的目标值    [Moneys,N1,N2,N3,N4]  = func_obj(N1,N2,N3,N4);    Js(a,1) = Moneys;endObjv    = (Js+eps);
gen     = 0; fit2    = [];Price2  = [];%%while gen < MAXGEN;         gen      %定义交叉概率和变异概率      
if gen == 0         Pe0 = 0.95;         pe1 = 0.002;      else         Pe0 = 0.95*1/(1+exp(-1e4*f));         
pe1 = 0.002*1/(1+exp(-1e4*f));      end      FitnV=ranking(Objv);          %遗传选择      Selch=select('sus',
Chrom,FitnV);        %遗传交叉      Selch=recombin('xovmp', Selch,Pe0);      %遗传变异      Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);         Moneys3 = [];      for a=1:1:NIND            
N1(a)   = floor(phen1(a,1))+1;          N2(a)   = floor(phen1(a,2))+1;          N3(a)   = floor(phen1(a,3))+1;
N4(a)   = NUM - (N1(a) +  N2(a) +  N3(a));                           
%计算对应的目标值          if N4(a) >= 1 &  N4(a) <= NUM             
[Moneys,N1(a),N2(a),N3(a),N4(a)] = func_obj(N1(a),N2(a),N3(a),N4(a));          
else             Moneys = 10000;           end          JJ(a,1)  = Moneys;      
end       Objvsel     = JJ ;          [Chrom,Objv]= reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);         
gen         = gen+1;             [VV,II]     = min(Objv);      indx        = find(JJ==10000);      
JJ(indx)    = [];      fmax        = max(JJ);      fave        = mean(JJ);            f           = fmax-fave;
N1_ = N1(II);      N2_ = N2(II);      N3_ = N3(II);      N4_ = NUM - (N1_ +  N2_ +  N3_);      
fit(gen)    = 1/std([N1_,N2_,N3_,N4_]);      if gen <= 64         fit2(gen)   = mean(fit(1:gen));        
else         fit2(gen)   = mean(fit(gen-64:gen));        endend clc;
%输出分配结果N1_best = N1(II)N2_best = N2(II)N3_best = N3(II)N4_best = NUM - (N1_best +  N2_best +  N3_best)
ITER = [1:MAXGEN];1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.
34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.
70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95.96.97.98.99.100.

三、仿真测试结果

A01-140

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