用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题

doi:10.3724/SP.J.1087.2005.01641

计算机应用 ›› 2005, Vol. 25 ›› Issue (07): 1641-1644.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01641

用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题

章春芳，陈崚，陈娟

扬州大学信息工程学院

收稿日期:2005-01-04 修回日期:2005-02-27 出版日期:2005-07-01 发布日期:2005-07-01
作者简介:章春芳(1982-)，女，江苏南京人，硕士研究生，主要研究方向：算法设计、人工智能；陈崚(1951-)，男，江苏宝应人，教授，博士生导师，主要研究方向：算法设计、人工智能；陈娟(1979-)，女，江苏扬州人，硕士研究生，主要研究方向：算法设计、并行计算
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（60074013）；国家科技攻关计划项目(2003BA614A14)；江苏省教育厅自然科学基金项目（02KJB520009）

Solving frequency assignment problem using an adaptive multiple-colony ant algorithm

ZHANG Chun-fang，CHEN Ling，CHEN Juan

School of Information Engineering, Yangzhou University

Received:2005-01-04 Revised:2005-02-27 Online:2005-07-01 Published:2005-07-01

摘要/Abstract

摘要：

提出一种自适应的多种群蚁群算法求解移动通信中的频率分配问题。该算法改变了传统蚁群算法只有一个蚂蚁群体的做法，使用多个蚂蚁子群体同时进行优化处理。为每个蚂蚁子群体定义一个收敛系数，根据收敛系数来决定子群体内部的路径选择和信息量更新、子群体间的信息交流策略，同时采用自适应的信息更新策略以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡。通过对固定频率分配和最小跨度频率分配问题进行仿真的实验，表明此算法不仅具有较强的全局收敛性，而且有更快的寻优速度。

关键词: 蚁群算法, 多种群, 收敛系数, 自适应, 频率分配

Abstract:

An adaptive multiple colony ant algorithm was presented to solve frenquency assignment problem of mobile communicaiton. Unlike the traditional ant colony algorithm which used only one ant colony, our algorithm used multiple ant colonies. For each ant colony, a coefficient of convergence was defined by which the ants adaptively could choose the path, update their local pheromone and exchange information between colonies. By using the adaptive strategy to update the pheromone, the balance between the diversity and convergence of every ant colony was kept. The simulation results on the fixed frequency assignment problem and minimal span frequency assignment problem show that our algorithm has global convergence and higher speed of optimization.

Key words: ant colony algorithm, multiple-colony, coefficient of convergence, adaption, frequency assignment

中图分类号:

章春芳，陈崚，陈娟. 用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题[J]. 计算机应用, 2005, 25(07): 1641-1644.

ZHANG Chun-fang，CHEN Ling，CHEN Juan. Solving frequency assignment problem using an adaptive multiple-colony ant algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2005, 25(07): 1641-1644.

参考文献

[1]PROSSER P. Hybrid algorithm for the constraint satisfaction problem
[J]. Computational Intelligence,1993, 9(3): 268-297.

[2]HALE WK. New spectrum management tools
[A]. Proceedings of IEEE International Symposium on Eleltrornatic Compatibility Record
[C], 1981.47-53.

[3]DUQUE-ANTON M, KUNZ D, RUBER B. Channel assignment for cellular radio using simulated annealing
[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technol, 1993,42(1): 14-21.

[4]HURLEY S, SMITH DH. Fixed spectrum frequency assignment using natural algorithms
[A]. Proceedings of the First Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems
[C],1995.373-378.

[5]LOCHTIE GD, MEHLER MJ. Channel assignment using a subspace approach to neural networks
[A]. IEE Conference Publication
[C], 1995,407.296-300.

[6]罗文坚, 曹先彬, 王煦法. 用一种免疫遗传算法求解频率分配问题
[J]. 电子学报, 2003,31(6): 915-917.

[7]童庆, 曹先彬, 钱海，等. 用于频率分配的免疫应答求解策略
[J]. 小型微型计算机系统, 2003,24(1): 114-117.

[8]MANIEZZO V, CARBONARO A. An ants heuristic for the frequency assignment problem
[J]. Future Generation Computer Systems, 2000, 16(8):927-935.

[9]HALE WK. Frequency assignment: theory and applications
[J]. Proceedings of IEEE, 1980,68(12): 1497-1514.

[10]刘根泉, 王树禾, 肖国龙. 频率分配与图的着色
[J]. 电子学报, 1994, 22(1): 38-46.

[11]MACDONALD VH. Advanced mobile phone service: the cellular concept
[J]. Bell System Technical Journal, 1979,58(2):15-41.

[12]GAMST A. Homogeneous distribution of frequencies in a regular hexagonal cell system
[J]. IEEE Transactions on Vehicle Technology, 1982,VT-31(5):132-144.

[13]MIDDENDORF M, REISCHLE F, SCHMECK H. Multi colony ant algorithms
[J]. Heuristics, 2002,8(3):305-320.

[14]BLUM C, DORIGO M. The Hyper-Cube framework for ant colony optimization
[J]. IEEE Transactions on SMC, 2004,34(2):1161-1172.

[1]	陈俊, 何庆. 基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(9): 2668-2677.
[2]	侯笑晗, 金国栋, 谭力宁, 薛远亮. 基于自适应和最优特征的合成孔径雷达舰船检测方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2150-2155.
[3]	李辉, 吴传生, 刘俊, 刘文. 基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2039-2047.
[4]	刘双元, 郑王里, 林云汉. 面向三维特征描述子的自适应二进制简化方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2062-2069.
[5]	蔡瑞光, 张德生, 肖燕婷. 参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1694-1700.
[6]	林筠超, 万源. 基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1282-1289.
[7]	王治和, 常筱卿, 杜辉. 基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1337-1342.
[8]	李杏峰, 黄玉清, 任珍文, 李毅红. 基于自适应邻域的鲁棒多视图聚类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1093-1099.
[9]	张康, 陈建平. 复杂环境下基于采样空间自调整的航迹规划算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1207-1213.
[10]	黄思远, 张敏情, 柯彦, 毕新亮. 基于显著性检测的图像隐写分析方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(2): 441-448.
[11]	欧跃发, 杨鸣坤, 慕德俊, 柯捷, 马文涛. 基于广义最大Versoria准则的稀疏自适应滤波算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3325-3331.
[12]	郭丽峰, 王倩丽. 自适应安全的带关键字搜索的外包属性基加密方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3266-3273.
[13]	刘晓龙, 王士同. 渐进式分离的开放集模糊域自适应算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3127-3131.
[14]	王岱巍, 徐高潮, 李龙. 无人机辅助的移动边缘计算中的任务分配策略[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2928-2936.
[15]	丁相国, 桑基韬. 基于关系自适应解码的实体关系联合抽取[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 29-35.

用自适应的多种群蚁群算法求解频率分配问题

Solving frequency assignment problem using an adaptive multiple-colony ant algorithm

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics