一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法及装置

1.本发明涉及异构无线网络技术领域，具体涉及一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法及装置。


背景技术：

2.近年来，随着智能移动设备、移动互联网和物联网等新一代信息技术的快速发展，无线移动终端用户数量和业务数量急剧增加，为满足用户对网络传输速率日益增长的要求，不同运营商建设多个基站，同运营商有着不同类型的基站与不同运营商同类型基站构成了不同的无线网络，最终构成了多个无线网络覆盖重叠的情况发生，这就构成了异构无线网络(heterogeneous wireless networks,hwns)。在异构无线网络中，不同网络之间可以进行多网之间的融合和优势互补，可以为用户提供多条上网链路，最终能够缓解异构网络中单个网络的压力。
3.在用户不同业务选择接入的无线网络时，需考虑各无线接入网络状态和用户业务信息等信息，由网络控制模块设计分配方案并给予执行，该过程即为异构无线网络的业务接入控制。现有的移动终端往往不能同时使用多个无线网络，只能选择性的接入一种无线网络，这就需要用户了解不同网络的状态和不同业务对网络的需求，以避免网络接入困难、网络拥塞频繁发生等问题的发生，因此，如何根据业务需求和网络能力控制用户业务在多个网络中进行优化接入，提高网络资源利用率，是异构无线网络亟待解决的重要问题。本发明提出了一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法，该方法能充分提高网络资源利用率，使信息传输率最大化，带给用户更好的网络体验，且算法易于实现，选择效果好。


技术实现要素：

4.为提高网络信息传输速率，为用户优先接入状况较好的无线网络，使用户获得更好的网络体验，提高网络服务质量，本发明公开了以下技术方案：
5.一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法，具体包括以下步骤：
6.步骤1000：根据异构无线网络状态，获取异构无线网络环境中的实时业务与非实时业务的速率及网络数量、信道带宽、信号功率、噪声功率等参数；
7.步骤2000：以最大化信息传输速率maxr(x)为目标，构建异构无线网络业务接入控制的目标函数，优化目标函数为：
[0008][0009]
其中，b
ij
表示业务i在网络j中分配到的信道带宽，s
ij
表示业务i在网络j中的信号功率，n
ij
表示业务i在网络j中的噪声功率，m表示网络数量总个数；
[0010]
步骤3000：利用改进的引力搜索算法求解步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制目标函数，具体包括以下步骤：
[0011]
步骤3010：随机生成初始种群，设置种群迭代次数，万有引力常量g0，初始化粒子的位置x、速度v；
[0012]
步骤3020：根据步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制的目标函数，计算每个粒子的适应度值；
[0013]
步骤3030：计算在第t次迭代中种群中粒子j对粒子i的作用力，计算公式为：
[0014][0015]
其中，为t时刻种群中粒子j对粒子i的作用力，表示t时刻粒子i在第d维空间的位置，表示粒子j在第d维空间的位置，r
ij
(t)表示t时刻粒子i与粒子j之间的欧氏距离，ε为最小数值，防止分母为0，m
aj
(t)代表t时刻受力个体j的主动引力质量，m
bi
(t)表示t时刻施力个体i的被动引力质量，g(t)为t时刻的引力常量，其计算公式为：
[0016]
g(t)＝g0×
e-αt/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0017]
其中，g0为常系数的初始值，常设定为100，α为下降系数，常设定为20，t为当前迭代次数，t为总迭代次数；
[0018]
步骤3040：假设粒子的m
ai
(t)、m
bi
(t)、m
ii
(t)和mi(t)相等，计算粒子惯性质量，计算公式为：
[0019][0020]
其中，m
ai
(t)为t时刻受力个体i的主动引力质量，m
bi
(t)为t时刻施力个体i的被动引力质量，m
ii
(t)表示t时刻粒子i的惯性质量，mi(t)为t时刻某次迭代时粒子i的质量，mi(t)为t时刻第i个粒子的个体质量，mj(t)为第j个粒子的个体质量，j的取值范围为[1,n]，n为搜索空间中存在的n个粒子，fiti(t)表示粒子i的适应度值，worst(t)表示质量最大粒子的适应度值，best(t)表示质量最小粒子的适应度值，可分别定义为：
[0021][0022]
其中，i的取值范围为[1,n]，n为搜索空间中存在n个粒子，fit(t)表示t时刻粒子的适应度值；
[0023]
步骤3050：计算粒子的作用力f
id
(t)，计算公式为：
[0024][0025]
其中，f
id
(t)为t时刻粒子i在d维空间的作用力，randj取值范围为[0,1]，表示t时刻在种群中粒子j对粒子i的作用力，d为维度，n为d维搜索空间中存在的n个粒子；
[0026]
步骤3060：采用公式(7)(8)的异步学习因子，记忆粒子自身最优信息与种群最优信息：
[0027]
c1＝c
1_ini
+(c
1_fin-c
1_ini
)*t/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0028]
c2＝c
2_ini
+(c
2_fin-c
2_ini
)*t/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0029]
其中，c
1_ini
、c
2_ini
代表着初始学习能力，c
1_fin
、c
2_fin
代表迭代结束时的学习能力，t表示当前迭代次数，t表示最大迭代次数；
[0030]
步骤3070：将粒子速度正弦值映射为粒子位置向量改变的概率值，计算公式为：
[0031][0032]
其中，v为粒子的速度值，f(v)为将粒子速度正弦值映射为粒子位置向量改变的概率值；
[0033]
步骤3080：利用公式(10)改变粒子的搜索路径：
[0034][0035]
其中，levy(ε)为莱维飞行搜索路径，u服从正态分布曲线，β取值范围为(0,2)，u～n(0,σ2)，v～n(0,1)，σ定义如下：
[0036][0037]
其中，β取值范围为(0,2)，γ表示伽马函数，通过公式(10)(11)可以确定莱维飞行的搜索路径levy(ε)；
[0038]
步骤3090：计算粒子加速度，粒子i在t时刻的加速度，计算公式为：
[0039][0040]
其中，为t时刻粒子i在d维空间的加速度，m
ii
(t)表示t时刻粒子i的惯性质量，f
id
(t)为t时刻粒子i在d维空间的作用力；
[0041]
步骤3100：计算粒子的速度及位置信息，计算公式为：
[0042][0043]
randi的取值范围是[0,1]，表示粒子i在t时刻的速度，表示粒子i在t+1时刻的速度，代表粒子i在t+1时刻的位置信息，ai(t)表示粒子在t时刻的加速度；
[0044]
步骤3120：如满足当前适应度值足够好或达到最大迭代次数，转到步骤4000；否则，迭代次数加1，跳转到步骤3020；
[0045]
步骤4000：输出最优解，即为异构无线网络业务接入控制方案。
[0046]
一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法的装置，所述装置包括：
[0047]
数据采集模块：用于采集步骤1000所述的参数；
[0048]
目标函数确定模块：针对步骤2000所述的以用户信息传输速率为优化目标，确定
目标函数；
[0049]
模型求解模块：针对步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制模型，利用步骤3000所述的求解算法对目标函数进行求解；
[0050]
方案输出模块：输出步骤4000所述的异构无线网络业务接入优选方案。
[0051]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0052]
本发明采用网络的信息传输速率作为异构无线网络业务接入控制的目标函数，网络的信息传输速率由接入到该网络中的所有用户终端共同决定，通常，在用户业务所需要信息传输速度相同的情况下，接入到网络中的业务数量越多，网络的信息传输速度越大。网络信息传输速度能够从侧面反映出接入到异构无线网络中业务的数量，业务数量的提升能够提高了网络接入决策速度和服务质量。
[0053]
采用一种基于异步学习的正弦映射跳跃引力搜索算法，通过引入学习机制，使粒子在自身进化的同时保持向种群优秀粒子学习，保持进化信息的记忆与共享，提高种群多样性；引入正弦函数映射理论，将粒子速度变化量利用正弦函数映射为位置改变的概率，提高收敛速度和精度；引入莱维飞行策略，改变粒子搜索路径，跳出局部最优；以上改进策略，有效解决了异构无线网络业务接入控制模型在求解过程中出现收敛速度慢及收敛精度不高、易陷入局部最优的问题，为异构无线网络业务接入控制模型提供了一种智能优化求解方法，提高了网络接入决策速度。
附图说明
[0054]
图1是一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法流程图；
具体实施方式
[0055]
为了更清楚地理解本发明的上述方案，下面结合附图对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，此处所描述的具体实施仅用于解释本技术，并不用于限定本技术。
[0056]
图1是本发明一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法流程图，具体包括以下步骤：
[0057]
步骤1000：根据异构无线网络状态，获取异构无线网络环境中的实时业务与非实时业务的速率及网络数量、信道带宽、信号功率、噪声功率等参数；
[0058]
步骤2000：以最大化信息传输速率maxr(x)为目标，构建异构无线网络业务接入控制的优化目标函数，目标函数为：
[0059][0060]
其中，b
ij
表示业务i在网络j中分配到的信道带宽，s
ij
表示业务i在网络j中的信号功率，n
ij
表示业务i在网络j中的噪声功率，m表示网络数量总个数；
[0061]
步骤3000：利用改进的引力搜索算法求解步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制目标函数，具体包括以下步骤：
[0062]
步骤3010：随机生成初始种群，设置种群迭代次数，万有引力常量g0，初始化粒子的位置x、速度v；
[0063]
步骤3020：根据步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制的目标函数，计算每
个粒子的适应度值；
[0064]
步骤3030：计算在第t次迭代中种群中粒子j对粒子i的作用力，计算公式为：
[0065][0066]
其中，为t时刻种群中粒子j对粒子i的作用力，表示t时刻粒子i在第d维空间的位置，表示粒子j在第d维空间的位置，r
ij
(t)表示t时刻粒子i与粒子j之间的欧氏距离，ε为最小数值，防止分母为0，m
aj
(t)代表t时刻受力个体j的主动引力质量，m
bi
(t)表示t时刻施力个体i的被动引力质量，g(t)为t时刻的引力常量，其计算公式：
[0067]
g(t)＝g0×
e-αt/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0068]
其中，g0为常系数的初始值，常设定为100，α为下降系数，常设定为20，t为当前迭代次数，t为总迭代次数；
[0069]
步骤3040：假设粒子的m
ai
(t)、m
bi
(t)、m
ii
(t)和mi(t)相等，计算粒子惯性质量，计算公式为：
[0070][0071]
其中，m
ai
(t)为t时刻受力个体i的主动引力质量，m
bi
(t)为t时刻施力个体i的被动引力质量，m
ii
(t)表示t时刻粒子i的惯性质量，mi(t)为t时刻某次迭代时粒子i的质量，mi(t)为t时刻第i个粒子的个体质量，mj(t)为第j个粒子的个体质量，j的取值范围为[1,n]，n为搜索空间中存在的n个粒子，fiti(t)表示粒子i的适应度值，worst(t)表示质量最大粒子的适应度值，best(t)表示质量最小粒子的适应度值，可分别定义为：
[0072][0073]
其中，i的取值范围为[1,n]，n为搜索空间中存在n个粒子，fit(t)表示t时刻粒子的适应度值；
[0074]
步骤3050：计算粒子的作用力f
id
(t)，计算公式为：
[0075][0076]
其中，f
id
(t)为t时刻粒子i在d维空间的作用力，randj取值范围为[0,1]，表示t时刻在种群中粒子j对粒子i的作用力，d为维度，n为d维搜索空间中存在的n个粒子；
[0077]
步骤3060：采用公式(7)(8)的异步学习因子，记忆粒子自身最优信息与种群最优信息：
[0078]
c1＝c
1_ini
+(c
1_fin-c
1_ini
)*t/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0079]
c2＝c
2_ini
+(c
2_fin-c
2_ini
)*t/t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0080]
其中，c
1_ini
、c
2_ini
代表着初始学习能力，c
1_fin
、c
2_fin
代表迭代结束时的学习能力，t表示当前迭代次数，t表示最大迭代次数；
[0081]
步骤3070：将粒子速度正弦值映射为粒子位置向量改变的概率值，计算公式为：
[0082][0083]
其中，v为粒子的速度值，f(v)为将粒子速度正弦值映射为粒子位置向量改变的概率值；
[0084]
步骤3080：利用公式(10)改变粒子的搜索路径：
[0085][0086]
其中，levy(ε)为莱维飞行搜索路径，u服从正态分布曲线，β取值范围为(0,2)，u～n(0,σ2)，v～n(0,1)，σ定义如下：
[0087][0088]
其中，β取值范围为(0,2)，γ表示伽马函数，通过公式(10)(11)可以确定莱维飞行的搜索路径levy(ε)；
[0089]
步骤3090：计算粒子加速度，粒子i在t时刻的加速度，计算公式为：
[0090][0091]
其中，为t时刻粒子i在d维空间的加速度，m
ii
(t)表示t时刻粒子i的惯性质量，f
id
(t)为t时刻粒子i在d维空间的作用力；
[0092]
步骤3100：计算粒子的速度及位置信息，计算公式为：
[0093][0094]
randi的取值范围是[0,1]，表示粒子i在t时刻的速度，表示粒子i在t+1时刻的速度，代表粒子i在t+1时刻的位置信息，ai(t)表示粒子在t时刻的加速度；
[0095]
步骤3120：如满足当前适应度值足够好或达到最大迭代次数，转到步骤4000；否则，迭代次数加1，跳转到步骤3020；
[0096]
步骤4000：输出最优解，即为异构无线网络业务接入控制方案。
[0097]
一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法的装置，所述装置包括：
[0098]
数据采集模块：用于采集步骤1000所述的参数；
[0099]
目标函数确定模块：针对步骤2000所述的以用户信息传输速率为优化目标，确定目标函数；
[0100]
模型求解模块：针对步骤2000所述的异构无线网络业务接入控制模型，利用步骤3000所述的求解算法对目标函数进行求解；
[0101]
方案输出模块：输出步骤4000所述的异构无线网络业务接入优选方案。
[0102]
本发明公开了一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法，解
决了异构无线网络业务接入控制模型在求解过程中出现收敛速度慢及收敛精度不高的问题，为异构无线网络业务接入控制模型提供了一种智能优化方法，提高了网络接入决策速度。
[0103]
以上所述仅为本发明的具体实施例，并非因此限制本发明的专利范围，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、同等替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。