【摘 要】
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针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义,并设计
【基金项目】
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国家自然科学基金（61171170）资助项目
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针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义,并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后,在多载波环境下对该算法进行了仿真实验,结果表明与普通基于遗传算法的认知引擎相比,该算法收敛速度快且具有较高的目标函数值,并且在加入t分布变异之后,算法的全局寻优能力进一步加强。
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