基于WOA鲸鱼优化的5G通信系统资源分配优化matlab仿真

本文涉及的产品
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
简介: 基于WOA鲸鱼优化的5G通信系统资源分配优化matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

c0953e27d87f77c55ace2c4a32719cb5_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
dc7f06dcc1a44d45ed3fe6eca630322a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
3e442b61e98ec4ed01c88b02b985bde7_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
63b42d00ddad057c7bfeb8a11ff90e9b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
23ae9c381f9b711242a0a19e87a0934c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要
3.1鲸鱼算法

   鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)[1]。鲸鱼优化算法(WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法,因算法简练易于实现,且对目标函数条件要求宽松,参数控制较少等种种优点受到一批又一批学者的亲睐,且经过不断的改进WOA已应用于许多领域。WOA算法设计的既精妙又富有特色,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟, 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中,提供了包围猎物,螺旋气泡、寻找猎物的数学模型。

   WOA算法的初始阶段中,座头鲸并不知道食物所在的位置,他们都是通过群体合作来获得食物的位置信息,因此,距离食物最近的鲸鱼相当于当前的一个局部最优解,其他鲸鱼个体都会朝这个位置靠近,从而逐步包围食物,因此使用下列的数学模型表示:

ca7fbee013a5ec5146a949a2a8924b02_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.2气泡攻击

本阶段模仿座头鲸进行气泡攻击,通过收缩包围和螺旋更新位置来设计鲸鱼捕食吐出气泡的行为,从而达到鲸鱼局部寻优的目的。

(1)螺旋更新位置

座头鲸个体首先计算与当前最优鲸鱼的距离,然后再以螺旋方式游走,在进行食物的搜索时候,螺旋游走方式的数学模型为:

ccf6cd06c14f73fbba507b014ab1f319_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.3寻觅食物阶段

   座头鲸通过控制|A|向量游走获取食物,当|A|>1的时候,座头鲸个体向着参考座头鲸的位置靠近,鲸鱼个体朝着随机选取的座头鲸更新位置,这种方式保证了座头鲸个体能够进行全局搜索,获得全局最优解,其数学模型表示如下:

cd539acebf1425f511ace5eaaeb98bc9_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

3.2 5G通信系统资源分配

  5G针对不同的服务、部署场景和频谱,可以游戏可扩展的numerology。对于具有可扩展numerology的资源块设计,支持PRB定义,其中对于所有numerology,每个PRB的子载波数相同,每个PRB的子载波数一般为12。对于2n*15kHz的子载波间隔,子载波在频域中以嵌套方式映射到15kHz的子载波间隔的子集/超集上。当多个numerology在时域多路复用时,在一个载波中,不同numerology的RB位于相对固定的网格上,对于2n*15kHz的子载波间隔,RB网格被定义为在频域中嵌套的15kHz子载波间隔RB网格的子集/超集。

   对于每个PRB的子载波数,在NR中,12和16被视为候选,并在表1中进行比较:

   NR和LTE之间的频谱共享:每个PRB 12个子载波更好地支持NR和LTE之间的频谱共享。当NR和LTE的PRB定义相同时,对实现的影响将最小化。对于每个RB设计16个子载波,必须为NR设计独立实现。
    LTE设计的重用:每个PRB有12个子载波,可以重用许多LTE设计方面,例如LTE中的TBS表。由于每个PRB有16个子载波,调度器必须重新设计,并且必须为实现和规范付出巨大的努力。数据包大小/资源利用率:对于较小的数据包大小,例如用于URLLC模拟的32字节的URLLC服务,12可以提供比16更高的资源利用率和更少的冗余RE。对于中等和较大的分组大小,例如URLLC和eMBB服务,很难说哪一个更好,因为分组大小是灵活的,并且可以用12个子载波间隔分配比16子载波间隔分配更多的RB,具有相似的资源数量,即相似的利用率。
    BW利用率:在系统频带内,两个备选方案支持类似的BW利用率。同意支持高达约100%的带宽利用率。以20MHz BW和15kHz SCS为例,99.9%的带宽利用率和111个RB将在每个PRB有12个子载波的情况下处于活动状态,99.6%的带宽利用率和83个RB将在每个PRB有16个子载波的情况下处于活动状态。
   DCI的大小:在给定的BW下,每个RB 16个子载波提供的RB数少于12个,并且资源块分配所需的比特数也将更少。然而,通过适当的设计,DCI的尺寸可以减小,影响可以最小化。

3.MATLAB核心程序

Flag = 0;
Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb);
Convergence_curve = zeros(1,Max_iter);
iter = 0;  
while iter < Max_iter && Flag <= 3
    for i = 1:size(Positions,1)
 
        %返回超出搜索空间边界的搜索代理 
        Flag4ub = Positions(i,:) > ub;
        Flag4lb = Positions(i,:) < lb;
        Positions(i,:) = (Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb))) + ub.*Flag4ub + lb.*Flag4lb;
        
        % 计算每个搜索代理的目标函数
        fitness = fobj(Positions(i,:));
 
        %更新 
        if fitness < Leader_score   
            Leader_score = fitness;         
            Leader_pos = Positions(i,:);
        end       
    end
    
    a = 2 - iter*((2)/Max_iter);    
    
    a2 = -1 + iter*((-1)/Max_iter);
    
    % 更新搜索代理的位置
    for i = 1:size(Positions,1)
        r1 = rand();    
        r2 = rand();    
        
        A = 2*a*r1-a;   
        C = 2*r2;       
 
        b = 1;              
        l = (a2-1)*rand + 1;   
        
        p = rand();       
        
        for j = 1:size(Positions,2)
            if p < 0.5   
                if abs(A) >= 1
                    rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);
                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
                    D_X_rand = abs(C*X_rand(j) - Positions(i,j)); 
                    Positions(i,j) = X_rand(j) - A*D_X_rand;       
                elseif abs(A) < 1
                    D_Leader = abs(C*Leader_pos(j) - Positions(i,j)); 
                    Positions(i,j) = Leader_pos(j) - A*D_Leader;      
                end
            elseif p>=0.5
                distance2Leader = abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
                Positions(i,j) = distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi) + Leader_pos(j);
            end
        end
    end
    iter = iter + 1;
    Convergence_curve(iter) = -Leader_score;
    [iter -Leader_score]
end
end
function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)
Boundary_no = size(ub,2); 
if Boundary_no == 1
    Positions = rand(SearchAgents_no,dim).*(ub - lb) + lb;
end
if Boundary_no > 1
    for i = 1:dim
        ub_i = ub(i);
        lb_i = lb(i);
        Positions(:,i) = rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i - lb_i) + lb_i;
    end
end
 
end
相关实践学习
SLB负载均衡实践
本场景通过使用阿里云负载均衡 SLB 以及对负载均衡 SLB 后端服务器 ECS 的权重进行修改,快速解决服务器响应速度慢的问题
负载均衡入门与产品使用指南
负载均衡(Server Load Balancer)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC图传通信系统matlab仿真,包括载波同步,定时同步,信道估计
### 简介 本项目基于DVB-T标准,实现COFDM+16QAM+LDPC码通信链路的MATLAB仿真。通过COFDM技术将数据分成多个子载波并行传输,结合16QAM调制和LDPC编码提高传输效率和可靠性。系统包括载波同步、定时同步和信道估计模块,确保信号的准确接收与解调。MATLAB 2022a仿真结果显示了良好的性能,完整代码无水印。仿真操作步骤配有视频教程,便于用户理解和使用。 核心程序涵盖导频插入、载波频率同步、信道估计及LDPC解码等关键环节。仿真结果展示了系统的误码率性能,并保存为R1.mat文件。
127 76
|
29天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
143 68
|
1天前
|
传感器 算法 物联网
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化(PSO)算法,实现WSN网络节点的最优部署,以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试,展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件,利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置,并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为,适用于连续和离散空间的优化问题,在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧,高效逼近最优解,提升网络性能。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a,展示了时间序列预测算法的运行效果(无水印)。核心程序包含详细中文注释和操作视频。算法采用CNN-GRU-SAM网络,结合灰狼优化(GWO),通过卷积层提取局部特征、GRU处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,最终实现复杂非线性时间序列的高效预测。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
1月前
|
算法 JavaScript
基于遗传优化的Sugeno型模糊控制器设计matlab仿真
本课题基于遗传优化的Sugeno型模糊控制器设计,利用MATLAB2022a进行仿真。通过遗传算法优化模糊控制器的隶属函数参数,提升控制效果。系统原理结合了模糊逻辑与进化计算,旨在增强系统的稳定性、响应速度和鲁棒性。核心程序实现了遗传算法的选择、交叉、变异等步骤,优化Sugeno型模糊系统的参数,适用于工业控制领域。
|
1月前
|
算法 决策智能
基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真
本项目采用MATLAB2022A实现基于遗传算法的货柜货物摆放优化,初始随机放置货物后通过适应度选择、交叉、变异及逆转操作迭代求解,最终输出优化后的货物分布图与目标函数变化曲线,展示进化过程中的最优解和平均解的变化趋势。该方法模仿生物进化,适用于复杂空间利用问题,有效提高货柜装载效率。
|
2月前
|
资源调度 监控 算法
基于扩频解扩+LDPC编译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统主要用于高质量图像传输,如无人机、视频监控等场景。系统采用QPSK调制解调、扩频技术和LDPC译码,确保复杂电磁环境下的稳定性和清晰度。MATLAB仿真(2022a)验证了算法效果,核心程序包括信道编码、调制、扩频及解调等步骤,通过AWGN信道测试不同SNR下的性能表现。
69 6
基于扩频解扩+LDPC编译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
|
1月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+LDPC编译码的16QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统主要用于高质量图像传输,适用于无人机、视频监控等场景。系统采用16QAM调制解调、扩频技术和LDPC译码,确保复杂电磁环境下的稳定性和清晰度。MATLAB 2022a仿真结果显示图像传输效果良好,附带的操作视频详细介绍了仿真步骤。核心代码实现了图像的二进制转换、矩阵重组及RGB合并,确保图像正确显示并保存为.mat文件。
53 20
|
1月前
|
移动开发 算法 计算机视觉
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。