基于改进差分算法的数据链时隙分配方法

针对当前时隙分配策略具有算法单一、容易陷入局部最优、泛化能力弱等问题，基于差分进化算法，引入了混沌算法、自适应变异交叉算法和问题解处理机制，提出了一种基于改进差分进化算法的时隙分配策略。利用混沌算法初始化种群，增加种群多样性避免算法过早收敛；利用选择概率参数使得交叉和变异过程更加灵活，使算法初期增加搜索范围，算法后期增加获取全局最优解的概率。实验结果表明：该算法时隙分配均衡度、稳定性、算法效率和泛化能力均优于差分算法和遗传算法，时隙分配均衡度和算法效率更高、稳定性更好、泛化能力更强。