DNA-GA优化CR多载波传输参数

"本文介绍了一种利用DNA计算的非支配排序多目标遗传算法(DNA-GA)来优化认知无线电(CR)多载波传输的参数。这种方法借助非支配排序确定个体适应度，采用克隆操作确保算法能找到全局最优解，并通过DNA基因级操作提升搜索效率，维持种群多样性。通过在不同服务需求下的仿真结果验证了DNA-GA在优化CR参数方面的有效性。" 在无线通信领域，认知无线电(CR)是一种智能技术，它能够感知周围环境，学习并据此调整工作参数，以提升系统性能。通常，CR面临多个相互矛盾的目标，如误码率、传输功率和数据速率等。传统方法倾向于将多目标问题转换为单一目标问题来处理，但这可能导致忽略某些潜在的最优解。 多目标遗传算法(MOGA)是解决此类问题的理想工具，因为它模仿生物进化过程，具备全局搜索能力，尤其适用于多目标优化问题。常见的多目标遗传算法包括NSGA-II、NNIA和SPEA等，它们无需预先设定目标权重，能找出问题的多种非劣解，即帕累托最优解。 DNA计算借鉴了生物DNA的结构和信息编码方式，利用DNA分子的存储能力和碱基配对规则来实现信息处理。将DNA计算与遗传算法结合，可以在分子层面上模拟生物进化，提高算法的搜索效率。在此文中，作者提出了一种基于DNA编码的多目标遗传算法，通过DNA序列的基因级操作优化CR的多载波参数。 算法的核心是DNA编码。每条DNA单链（在此模拟为RNA）代表一个个体，由A、U、G、C四种碱基构成，这些序列编码了优化参数。例如，四进制编码将CUAG映射为0123。算法的初始种群由多条这样的DNA单链组成，通过非支配排序和克隆操作来逐步演化，寻找最优解决方案。 这种基于DNA的遗传算法为认知无线电的多载波参数优化提供了一个新颖而有效的框架。通过实现在分子级别的优化，它能更好地平衡多目标优化问题中的各种性能指标，确保在不同服务场景下都能达到最优的系统性能。这一研究为无线通信网络的自适应性和效率提供了新的设计思路。