基于小生境遗传算法的干扰资源优化分配技术

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针对标准遗传算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种基于小生境遗传算法的干扰资源优化分配技术。给出了一种改进的编码方式,保证了初始群体的有效性,交替使用两种交叉方式,较好地克服收敛对于初始群体选择的依赖。改进后的算法解决了标准遗传算法易于陷入局部最优的问题,切实提高了干扰资源调度的性能。仿真结果表明,该算法在确保收敛速度的前提下,全局搜索成功概率明显提高。
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