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利用遗传算法,对OFDM自适应资源分配算法的MATLAB源代码进行优化。

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简介:
该频分复用(OFDM)自适应资源分配问题,涉及载波、功率等多种决策变量,构成了一个同时包含离散和连续变量的非线性优化模型,并且还包含了一系列较为复杂的非线性约束条件。鉴于其复杂性,因此特别适合运用智能优化算法来解决。

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  • 基于OFDMMATLAB
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    本项目提供了一种基于遗传算法优化正交频分复用(OFDM)系统中自适应资源分配的MATLAB实现。通过智能选择子载波和功率,有效提升了通信系统的性能与效率。 OFDM自适应资源分配问题(包括载波和功率分配)是一个包含离散决策变量和连续决策变量的非线性优化模型,并且具有复杂的非线性约束条件。因此,这类问题更适合使用智能优化算法来解决。
  • 基于OFDMMATLAB程序
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    本项目为基于遗传算法优化正交频分复用(OFDM)系统的自适应资源分配方案的MATLAB实现。通过遗传算法搜索最佳子载波和功率分配,以提高系统性能与效率。 基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法的MATLAB程序。这段文字描述了一个利用遗传算法进行正交频分复用(OFDM)系统中资源动态调整的研究工作,具体实现了通过编程语言MATLAB来优化无线通信中的数据传输效率和质量。
  • 【老生谈OFDMMATLAB实现.doc
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    本文档《老生谈算法》深入探讨了遗传算法在正交频分复用系统中用于自适应资源分配的应用,并详细介绍了其在MATLAB环境下的实现过程。 【老生谈算法】基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法MATLAB源码
  • 基于MATLAB程序_改__
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    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具,重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快,适用于电力系统潮流计算等方面。
  • MATLAB-MATLAB: MATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的自适应遗传算法源代码。该算法能够动态调整参数以优化搜索效率和准确性,在多个领域具有广泛应用价值。 自适应遗传算法的MATLAB源码展示了精选的MATLAB框架、库及软件清单。此列表包括PRML书籍中的机器学习算法代码以及用于深度学习的MATLab/Octave工具箱,涵盖深层信任网络、堆叠式自动编码器、卷积神经网络等,并提供示例帮助入门。此外,还有将MATLAB或Octave图形转换为TikZ/pgfplots图形的功能,以便平滑地集成到LaTeX中。Piotr的图像和视频Matlab工具箱也包括在内,用于导出出版物质量数据及OpenCV库的matlabmex函数集合与开发套件。还有专为背景建模和减法设计的低秩稀疏工具以及MATLAB实施ECO跟踪器。 此外,该列表包含流行的机器学习算法示例及其代码解释,并介绍相关的数学原理。Gramm是MatLab中的完整数据可视化库,提供高级界面生成复杂数据发布的高质量图形。它借鉴了R语言ggplot2库的设计理念。还有用于轻松应用和保存MATLAB配色方案的工具。
  • 优质
    本项目提供了一个高度灵活且可定制的自适应遗传算法框架的源代码,旨在解决各种优化问题。代码设计简洁高效,支持用户轻松调整参数以应对不同应用场景的需求。 在基本遗传算法的基础上进行改进的主要方法是根据相异率自适应调节变异率,以避免早熟现象,并且这项工作是在VC6.0环境下实现的。
  • 基于差OFDM方案
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    本研究提出了一种基于差分进化算法的多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应资源分配方法,旨在优化无线通信网络性能。通过智能调整子载波和比特流分布,该方案能够显著提升数据传输效率与用户体验质量,同时有效降低能耗。 针对多用户正交频分复用系统中的自适应资源分配问题,本段落提出了一种改进的子载波与基于差分进化算法的功率自适应分配方法。该方法首先在均等功率条件下进行初始的子载波分配,随后通过引入特定约束条件来优化这一过程,并进一步改良了差分进化算法的应用方式。利用这种改进后的算法,结合旨在平衡用户公平性和系统容量目标函数的设计,能够实现全局最优解下的多用户间功率动态调整。 仿真结果显示,在保持较低计算复杂度的同时兼顾用户体验均衡性的情况下,该方法显著提升了系统的整体性能表现,从而验证了其有效性和实用性。
  • Matlab实现】基于布式电
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    本研究采用MATLAB平台,提出一种基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置方法,有效提高了电力系统的可靠性和经济性。 该程序利用自适应遗传算法优化分布式电源的配置问题,并以投资运行成本、网络损耗成本、购电成本以及碳排放成本之和作为目标函数进行优化。潮流计算采用前推回代法完成。除了复现了参考文献中的33节点系统,本程序还实现了118节点系统的选址定容模型。因此,文末提供的程序包包括两部分:一个是针对118节点系统的优化程序,另一个是用于33节点系统的优化程序。该程序使用MATLAB编写,并配有清晰的注释。
  • 编程实例.rar_工件_最问题中_实例析_
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    本资源提供了一个利用遗传算法解决工件优化和资源分配中最优化问题的实际案例。通过具体实例,深入浅出地讲解了遗传算法的应用与实现方法。适合编程爱好者及研究者学习参考。 压缩包内包含一个Word文档,详细介绍了“将m个工件分配给m架机床以实现效益最优化问题,并使用遗传算法解决该问题”的编程思路及过程分析。希望对此感兴趣的朋友们会喜欢。