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网站建设相关优化,东莞桂城网站制作,精准引流推广,wordpress用英文版目录 1.引言 2.算法测试效果 3.算法涉及理论知识概要 3.1 QPSO算法 3.2 柯西分布 3.3 柯西分布量子粒子群优化 4.MATLAB核心程序 5.完整算法代码文件获得 1.引言 基站覆盖率是衡量网络服务质量的核心指标#xff0c;其定义为目标区域内能够接收到有效基站信号的面积占…目录1.引言2.算法测试效果3.算法涉及理论知识概要3.1 QPSO算法3.2 柯西分布3.3 柯西分布量子粒子群优化4.MATLAB核心程序5.完整算法代码文件获得1.引言基站覆盖率是衡量网络服务质量的核心指标其定义为目标区域内能够接收到有效基站信号的面积占比或用户占比。传统基站部署方法多依赖经验公式或贪心算法难以在复杂地理环境与多约束条件下实现全局最优。量子粒子群优化算法通过引入量子力学的波粒二象性理论解决了标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、收敛精度低的问题而柯西分布的引入则进一步增强了算法的全局搜索能力与收敛速度。2.算法测试效果优化前覆盖收敛曲线优化后覆盖3.算法涉及理论知识概要QPSO算法摒弃了PSO算法中速度的概念将粒子的运动状态用量子力学中的波函数描述。粒子的位置不再由确定性方程更新而是由量子势阱中的概率分布确定其核心假设是粒子的位置由局部吸引子引导该吸引子综合了个体极值与全局极值的信息。3.1 QPSO算法QPSO算法中每个粒子的局部吸引子pi,d定义为其中φi,d(t) 是[0,1]区间内的随机数该公式体现了粒子向个体最优和全局最优学习的折中策略。在量子力学中粒子处于一维无限深势阱中时其位置的概率密度函数服从均匀分布但均匀分布的搜索效率较低。为提升算法性能QPSO引入收缩-扩张系数α(t) 粒子的位置更新公式为3.2 柯西分布QPSO算法中粒子的位置更新依赖随机数的分布传统QPSO算法采用均匀分布或高斯分布但均匀分布的随机性较弱高斯分布的尾部概率密度低不利于跳出局部最优。柯西分布(Cauchy Distribution)是一种重尾分布其概率密度函数为3.3 柯西分布量子粒子群优化CD-QPSO算法的改进主要体现在两个方面一是对局部吸引子进行柯西变异增强粒子的多样性二是用柯西分布随机数优化位置更新公式提升全局搜索能力。其核心思想是在迭代前期利用柯西分布的重尾性扩大搜索范围在迭代后期降低柯西变异的强度保证算法的收敛精度。为避免粒子群陷入局部最优对每个粒子的局部吸引子pi,d(t)进行柯西变异变异公式为柯西变异的作用在迭代前期 γ(t)较大柯西随机数的波动范围广局部吸引子的变异程度高粒子的搜索范围大在迭代后期 γ(t)减小变异程度降低粒子向最优解收敛。将传统QPSO算法中位置更新公式的均匀分布随机数ui,d(t)替换为柯西分布随机数同时引入柯西变异因子β(t)平衡全局搜索与局部收敛改进后的位置更新公式为4.MATLAB核心程序%仿真区域改为长14km宽12km 基站半径为2.7km 使用的基站数目为12个 global SCALE1; global SCALE2; global Radius; global Nbase; global Powlvl; global Pyw; global xy; global t; global Iters; global dmin; global dmax; dmin 0.05e3; dmax 6e3; SCALE1 14e3; SCALE2 12e3; Radius 2.7e3; Nbase 12; Pyw 1000; xy [SCALE1*rand(Pyw,1),SCALE2*rand(Pyw,1)]; %基准信号级 Powlvl -50; dim 2*Nbase; %维数 Iters 500; %最大迭代次数 w0 0.7; wend 0.35; delta 0.1; flag 1; .......................................................... load tmp2.mat S1p Uaccessed2 Pbest(end) figure; plot(Pbest,LineWidth,2) grid on xlabel(优化迭代次数); ylabel(适应度值收敛曲线); %初始分布 x0 pg(1,1:Nbase); y0 pg(1,1Nbase:end); figure; plot(x0,y0,r,... LineWidth,1,... MarkerSize,6,... MarkerEdgeColor,k,... MarkerFaceColor,[0.9,0.9,0.0]); hold on for i 1:Nbase func_cicle(x0(i),y0(i),Radius); axis equal hold on end axis([0,SCALE1,0,SCALE2]);01_217m5.完整算法代码文件获得VV关注后回复码X108