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求解通信优化问题的一种微粒群优化方法
引用本文:原萍,王光兴,张洋洋.求解通信优化问题的一种微粒群优化方法[J].东北大学学报(自然科学版),2004,25(10):934-937.
作者姓名:原萍  王光兴  张洋洋
作者单位:东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·

关 键 词:微粒群优化算法  多目标优化  分布式计算  基站规划  遗传算法  组播
文章编号:1005-3026(2004)10-0934-04
修稿时间:2003年12月16

Particle Swarm Optimization Approach of Solving Communication Optimization Problems
YUAN Ping,WANG Guang-xing,ZHANG Yang-yang.Particle Swarm Optimization Approach of Solving Communication Optimization Problems[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2004,25(10):934-937.
Authors:YUAN Ping  WANG Guang-xing  ZHANG Yang-yang
Institution:(1) Sch. of Info. Sci. and Eng., Northeastern Univ., Shenyang 110004, China
Abstract:Briefly introduces the principle, procedure and relevant parameters of the particle swarm optimization approach. Then, a multiobjective particle swarm optimization or divided range multiobjective particle swarm optimization (DRMPSO) based on distributed computation is presented to solve the base station placement problem. The simulation results indicate the effectiveness of DRMPSO and it is convincible that DRMPSO is an efficient way to solve other problems in communications, such as channel assignment, network topological design, IP multicast, Ad hoc networks clustering, WLAN multicast.
Keywords:particle swarm optimization(PSO)  multiobjective optimization  distributed computation  base station placement  genetic algorithm(GA)  multicast
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