基于遗传优化的多属性判决5G-Wifi网络切换算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

..........................................................................
%接收功率、网络覆盖范围、速率、费用价格
%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];
          %获得收益函数
          %获得收益函数
          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;
          %进行判决
          %进行判决
          if f5g > fwf
             f1(i) = 1;
             T1_5g = T1_5g + 1;
          else
             f1(i) = 0; 
             T1_wf = T1_wf + 1;
          end
          if abs(f5g-fwf) < 1
             STOP_TIME=STOP_TIME-1;
          else
             STOP_TIME=STOP_TIME+1;  
          end
          STOP_TIME=min(STOP_TIME,36);
          STOP_TIME=max(STOP_TIME,4);
          %驻留时间
          %驻留时间
          if i > STOP_TIME
             C1(i) = mean(f1(i-STOP_TIME+1:i)); 
             C2    = mean(C1(i-STOP_TIME+1:i)); 
             f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;
          else
             C1(i) = mean(f1(1:i));  
             C2    = mean(C1(1:i));
             f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;
          end
          %计算收益值变化值，如果变换较大，则反馈更新权值，否则权值不变
          %计算收益值变化值，如果变换较大，则反馈更新权值，否则权值不变
          ERR = abs(fwf-f5g);
          if ERR < 1
             is_opt = 0; 
          else
             is_opt = 1;  
          end
       else
           %存在远大于的情况，则认为是只检测一个网络
           if RSS_5G   >= Beta*RSS_WIFI%5G远大于WIFI  
              f1(i) = 1;
              RSS   = RSS_5G;
              T1_5g = T1_5g + 1;
           end
           if RSS_WIFI >= Beta*RSS_5G%WIFI远大于5G
              f1(i) = 0; 
              RSS   = RSS_WIFI;
              T1_wf = T1_wf + 1;
           end  
           %驻留时间
           %驻留时间
           if i > STOP_TIME
              C1(i) = mean(f1(i-STOP_TIME+1:i)); 
              C2    = mean(C1(i-STOP_TIME+1:i)); 
              f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;
           else
              C1(i) = mean(f1(1:i));  
              C2    = mean(C1(1:i));
              f0(i) =(sign(C2-0.49)+1)/2;
           end
       end   
    end
    
    %门限更新
    Tt(i) = 0.5*RSS;
    if i == 1
       T = Tt(i)
    else
       T = alpha*Tt(i) + (1-alpha)*Tt(i-1);%门限做二次平滑 
    end
    %统计切换次数
    if i > 3
        if abs(f0(i)-f0(i-1))>0.1
           count = count + 1;
        end
        CNT(i)=count;
    end 
end%Over i = 1:N

 

figure;
plot(f0,'b','Linewidth',2);
hold on;
plot(1:N,0.5*ones(1,N),'r','Linewidth',2);
grid on;
xlabel('Times');
ylabel('判决门限');
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('本课题算法');

figure;
plot(1:N,CNT,'r','Linewidth',2);
grid on;
xlabel('Times');
ylabel('切换次数');
title('本课题算法');
save R1.mat f0 N CNT
01_089m

4.算法理论概述

整个网络由一个5G基站，一个WIFI基站，以及一个移动终端设备构成。移动终端设备首先位于有5G网络环境，随后运动进入5G/WIFI的异构融合网络，进行网络的切换判决，最后移出该融合网络，再次进入5G网络覆盖范围。

本文提出了一种基于遗传优化的多属性判决5G-Wifi网络切换算法，该算法通过结合遗传算法和多属性决策理论，实现了对网络切换过程的优化和加速。具体来说，我们首先使用遗传算法对网络切换过程中的参数进行优化，然后使用多属性决策方法对网络的多个属性进行综合评估，以得到最优的网络切换决策。

我们首先定义网络切换的问题模型。设网络的属性集合为A={a1, a2, ..., an}，其中每个属性ai表示网络的某个特性，如带宽、延迟、信号强度等。设网络集合为N={n1, n2, ..., nm}，其中每个网络nj表示一个可用的网络。我们的目标是在给定的时刻t，找到一个最优的网络n*∈N，使得网络切换后的综合性能最佳。为了量化网络的综合性能，我们引入一个多属性判决函数F，该函数将网络的多个属性映射到一个实数空间：

F: A→R (1)

其中R表示实数集。这个函数可以根据不同的应用场景和需求，采用不同的形式和权重。例如，可以采用加权平均法、TOPSIS法等方法来构建。

算法的基本步骤如下：

第一：进行RSS的计算；

第二：根据反馈门限和RSS进行网络的识别，区分存在一个网络和两个网络；

第三：在存在两个网络的情况下进行AHP分层，获得多属性参数；

第四：初始化计算多属性参数的加权值；

第五：使用改进后的遗传算法，对加权值进行优化；

第六：设计一种结合用户QOS的网络收益函数，用来判断是否切换；

第七：门限的调整，驻留时间的调整

其中，遗传算法的适应度函数如下：