蜻蜓算法优化模糊神经网络:异构无线网络接入选择新策略
"基于DA优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法,通过结合蜻蜓算法与模糊神经网络,解决了异构无线网络中接入选择的挑战。该算法着重于提高网络选择的效率和质量,考虑了用户业务类型、网络状态等因素,以优化网络性能。" 在异构无线网络中,各种无线技术共存,如4G、5G、Wi-Fi等,为用户提供多样化的服务。接入选择问题是指用户设备如何在这些不同的网络之间做出最优的连接决策,以获得最佳的网络性能和服务质量。传统的接入选择方法可能无法有效地处理复杂多变的网络环境,因此需要更智能的解决方案。 模糊神经网络(FNN)是一种融合了模糊逻辑和神经网络的模型,能够处理不确定性和非线性问题。然而,FNN的收敛速度较慢,这可能导致在网络动态变化的环境中无法快速适应。为了解决这一问题,研究者们引入了蜻蜓算法(DA),这是一种受到自然界蜻蜓群体行为启发的优化算法,以其高效的搜索能力和全局优化特性而闻名。 在本文提出的算法中,DA被用来优化FNN的第二层和第五层的隶属度函数参数。通过这种方式,DA能够帮助FNN找到更优的初始化参数,从而加快其收敛速度。隶属度函数是模糊逻辑中的关键组成部分,它定义了输入值属于某一模糊集的程度。优化这些参数有助于提高FNN对网络状态和用户需求的适应性。 系统根据用户的不同业务类型(例如,视频流、在线游戏、网页浏览等)和网络的状态(如信号强度、带宽可用性、延迟等)来评估各个网络。然后,利用优化后的FNN,系统能够生成一个评分,这个评分反映了用户对特定网络的偏好以及网络本身的性能。最终,系统会选择得分最高的网络作为用户的接入网络。 实验结果显示,采用DA优化的FNN不仅提高了FNN的收敛速度,还提升了系统的吞吐量,降低了接入阻塞率。此外,由于更精准的接入选择,网络切换的次数也得到了一定程度的减少,这有利于改善用户体验并减轻网络负载。 这项研究通过结合蜻蜓算法与模糊神经网络,为异构无线网络的接入选择提供了一种有效的方法,提高了网络资源的利用率和整体性能。这种方法有望在未来无线网络的智能管理中发挥重要作用。
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