一种启发式频率分配算法毕业论文

摘 要：遗传算法是根据生物学上的染色体基因因子构成机制而产生的一种启发式算法。该算法以群体中的所有个体为对象，通过选择、交叉、变异和重排序等类似生物遗传的操作算子，得到满足一定群体适应度的新种群。遗传算法为频率分配问题提供了解决途径。

关键字：频率分配 遗传算法 GECP 组合优化

1. 通信网频率分配问题的背景
无线通信设备之间通过相互发射电磁波达成信息沟通。相互通信的设备之间使用特定的频率（信道）构成无线通信链路。由于电磁波的自然特性，无线通信设备发射的电磁波可能对位于附近、满足一定功率和频率条件的其它设备形成干扰。频率分配（FAP）的目的就是给工作在一定地域内的无线通信设备指定使用的工作频率(或信道)，使所有设备都以尽量小的概率被干扰，从而使整个网络的可用性得到优化。FAP可以描述为：对N个给定的待分配工作频率的链路，设G={S1,S2,…Sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，寻找最优解s*，使任意si∈G，C(s*)=min C（si）。因此FAP是一种组合优化问题。
具体设备频率分配方法虽然会随着设备的工作方式（单工、双工）、工作频段、天线类型、信号的调制解调方式的不同而有所区别，但是大部分频率分配算法都可以转换为等价的图的边着色问题。从图论算法理论上讲，图的广义边着色问题是NPC问题[7]，也就是说无法在多项式时间内求得问题的最优解。例如对于存在n条边的无向图，使用c种颜色对其着色，在没有其它约束条件下，其解空间是cn。即使在不考虑颜色重复使用（c