5G无线通信技术正在迅速发展。然而,无线资源的优化利用存在一定的局限性,仍然无法解决有限的频谱资源与业务需求快速增长之间的矛盾。认知无线频谱分配技术的出现带来了新的转机。频谱分配技术可以使用空闲的频带同时不造成相互间干扰。它充分利用了无线空间资源,极大地提高了频谱资源的利用率。本文重点研究认知无线网络中智能算法的频谱分配问题。给定有限的频谱和一组用户,我们考虑网络效用的最大化和网络中所有用户的公平性。本文在上述研究背景下,主要完成的工作如下:(1)使用图论着色模型对认知无线网络中的频谱分配问题进行建模。对于传统频谱分配模型存在不能保证用户公平性和用户间不公平竞争等缺陷。本文采用不同的群智能算法来优化频谱分配,使得系统总效益和用户公平性得到更优解。(2)将新的二进制蝙蝠算法应用于频谱分配优化。首先,在频率更新中引入两个随机数来控制全局和局部的平衡;其次,在连续空间和离散空间转换过程中,引入新的离散函数对速度到位置进行离散化;最后,采用新的二进制蝙蝠算法以最大化系统总效益和次用户公平性为目标与传统二进制蝙蝠算法进行对比实验。(3)提出一种共生时变二进制樽海鞘群算法,并将其运用到认知无线电频谱分配中。首先,在追随者位置更新中引入共生策略以增强开发能力;其次,在连续空间和离散空间转换过程中,引入时变函数对位置进行离散化。结果表明,本文所提出的新的二进制蝙蝠算法和共生时变二进制樽海鞘群算法在应用实例中优于其它算法,且能够有效、稳定用于频谱分配优化。