基于带疫苗注入VAMIGA的认知无线电波形优化
Optimization for Cognitive Radio Waveform Based on Adaptive Multi-Objective Immune Genetic Algorithm with Vaccine Injection

典型基于遗传算法的认知无线电(CR)引擎多采用加权法将多个优化目标转换为单目标进行处理,这容易漏掉最优解且引擎效率较低。针对该问题提出了一种带疫苗注入的自适应多目标免疫遗传算法(VAMIGA)。通过在CR问题中与强度Pareto进化算法(SPEA2)仿真对比,VAMIGA决策结果降低了2%~15%的发射功率,提高了6%~8%的调制指数,降低了6%~36%的误比特率。由此可见该算法能更有效地解决多目标优化和不同环境下的CR波形设计问题。