目錄
1.算法運行效果圖預覽
2.算法運行軟件版本
3.部分核心程序
4.算法理論概述
5.算法完整程序工程
1.算法運行效果圖預覽
2.算法運行軟件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
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%接收功率、網絡覆蓋范圍、速率、費用價格
%P5g,D5g,S5g,L5g,C5g
C=[1, 3, 5, 7, 9;1/3, 1, 3, 5, 7; 1/5, 1/3,1, 3, 5;1/7, 1/5, 1/3, 1, 3;1/9, 1/7, 1/5, 1/3, 1];%獲得收益函數%獲得收益函數f5g = (Rs(1,1)^w1)*(Rs(1,2)^w2)*(Rs(1,3)^w3)*(Rs(1,4)^w4)*(Rs(1,5)^w5) + TQOS_5g;fwf = (Rs(2,1)^w1)*(Rs(2,2)^w2)*(Rs(2,3)^w3)*(Rs(2,4)^w4)*(Rs(2,5)^w5) + TQOS_wf;%進行判決%進行判決if f5g > fwff1(i) = 1;T1_5g = T1_5g + 1;elsef1(i) = 0; T1_wf = T1_wf + 1;endif abs(f5g-fwf) < 1STOP_TIME=STOP_TIME-1;elseSTOP_TIME=STOP_TIME+1; endSTOP_TIME=min(STOP_TIME,36);STOP_TIME=max(STOP_TIME,4);%駐留時間%駐留時間if i > STOP_TIMEC1(i) = mean(f1(i-STOP_TIME+1:i)); C2 = mean(C1(i-STOP_TIME+1:i)); f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;elseC1(i) = mean(f1(1:i)); C2 = mean(C1(1:i));f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;end%計算收益值變化值,如果變換較大,則反饋更新權值,否則權值不變%計算收益值變化值,如果變換較大,則反饋更新權值,否則權值不變ERR = abs(fwf-f5g);if ERR < 1is_opt = 0; elseis_opt = 1; endelse%存在遠大于的情況,則認為是只檢測一個網絡if RSS_5G >= Beta*RSS_WIFI%5G遠大于WIFI f1(i) = 1;RSS = RSS_5G;T1_5g = T1_5g + 1;endif RSS_WIFI >= Beta*RSS_5G%WIFI遠大于5Gf1(i) = 0; RSS = RSS_WIFI;T1_wf = T1_wf + 1;end %駐留時間%駐留時間if i > STOP_TIMEC1(i) = mean(f1(i-STOP_TIME+1:i)); C2 = mean(C1(i-STOP_TIME+1:i)); f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;elseC1(i) = mean(f1(1:i)); C2 = mean(C1(1:i));f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;endend end%門限更新Tt(i) = 0.5*RSS;if i == 1T = Tt(i)elseT = alpha*Tt(i) + (1-alpha)*Tt(i-1);%門限做二次平滑 end%統計切換次數if i > 3if abs(f0(i)-f0(i-1))>0.1count = count + 1;endCNT(i)=count;end
end%Over i = 1:Nfigure;
plot(f0,'b','Linewidth',2);
hold on;
plot(1:N,0.5*ones(1,N),'r','Linewidth',2);
grid on;
xlabel('Times');
ylabel('判決門限');
axis([0,N,-0.2,1.2]);
text(N/4,1.1,'接入5G')
text(3*N/4,0.1,'接入WIFI')
title('本課題算法');figure;
plot(1:N,CNT,'r','Linewidth',2);
grid on;
xlabel('Times');
ylabel('切換次數');
title('本課題算法');
save R1.mat f0 N CNT
01_089m
4.算法理論概述
? ? ? ? 整個網絡由一個5G基站,一個WIFI基站,以及一個移動終端設備構成。移動終端設備首先位于有5G網絡環境,隨后運動進入5G/WIFI的異構融合網絡,進行網絡的切換判決,最后移出該融合網絡,再次進入5G網絡覆蓋范圍。
? ? ? ?本文提出了一種基于遺傳優化的多屬性判決5G-Wifi網絡切換算法,該算法通過結合遺傳算法和多屬性決策理論,實現了對網絡切換過程的優化和加速。具體來說,我們首先使用遺傳算法對網絡切換過程中的參數進行優化,然后使用多屬性決策方法對網絡的多個屬性進行綜合評估,以得到最優的網絡切換決策。
? ? ? ?我們首先定義網絡切換的問題模型。設網絡的屬性集合為A={a1, a2, ..., an},其中每個屬性ai表示網絡的某個特性,如帶寬、延遲、信號強度等。設網絡集合為N={n1, n2, ..., nm},其中每個網絡nj表示一個可用的網絡。我們的目標是在給定的時刻t,找到一個最優的網絡n*∈N,使得網絡切換后的綜合性能最佳。為了量化網絡的綜合性能,我們引入一個多屬性判決函數F,該函數將網絡的多個屬性映射到一個實數空間:
F: A→R (1)
? ? ? ? 其中R表示實數集。這個函數可以根據不同的應用場景和需求,采用不同的形式和權重。例如,可以采用加權平均法、TOPSIS法等方法來構建。
? ? ? 算法的基本步驟如下:
第一:進行RSS的計算;
第二:根據反饋門限和RSS進行網絡的識別,區分存在一個網絡和兩個網絡;
第三:在存在兩個網絡的情況下進行AHP分層,獲得多屬性參數;
第四:初始化計算多屬性參數的加權值;
第五:使用改進后的遺傳算法,對加權值進行優化;
第六:設計一種結合用戶QOS的網絡收益函數,用來判斷是否切換;
第七:門限的調整,駐留時間的調整
其中,遺傳算法的適應度函數如下:
我們對五個屬性參數進行簡單的介紹:
網絡覆蓋范圍R:網絡覆蓋范圍定義為設備和網絡基站之間的間隔。
信號強度P:即RSS值。
網絡的使用費用C:使用費用值為不同的單位流量的費用。
服務速率S:即不同的網絡的速率。
傳輸延遲D:即不同的網絡的延遲
5.算法完整程序工程
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