融合PSO与DE的跨层优化认知决策引擎
来源：信号处理杂志 2018年第12期北京时间：
作者：张煜培, 赵知劲, 郑仕链
摘要：针对传统认知决策引擎仅优化物理层参数，提出一种融合粒子群和差分进化的跨层认知决策引擎（IPSO-DE）。首先对PSO引入自适应惯性权重机制，使得每个个体随各自的适应度自适应进化，提高其探索能力。然后改进DE的交叉概率，从而提高DE算法的开发能力。最后在认知引擎模型中，将经过PSO进化的种群分为优等种群和劣等种群，劣等种群利用改进DE进行优化变异，增加粒子群个体的差异性。仿真表明IPSO-DE增强了种群开发和探索能力，多载波系统的跨层参数优化决策实验证明了其有效性。
关键词：认知决策引擎, 跨层优化, 粒子群, 差分进化
