✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
面向5G/6G超密集异构无线网络场景，多用户多业务并发传输下的频谱、功率、子信道资源冲突问题日益突出，传统基于注水算法、拉格朗日乘数法的凸优化资源分配方案存在计算复杂度随用户数量指数上升、非凸场景下易陷入局部最优的固有缺陷。本研究提出一种改进鲸鱼优化算法（WOA）的无线网络联合资源分配策略，针对无线网络资源分配的离散-连续混合变量特性，重构鲸鱼个体的位置更新规则，引入自适应收敛因子与动态权重调整机制，以系统总吞吐量最大化为核心优化目标，同步约束用户最低通信速率要求、最大发射功率上限与子信道互斥分配规则。基于MATLAB搭建16用户8子信道的OFDMA无线网络仿真平台开展验证，结果表明：该改进WOA资源分配方案相比传统固定半径粒子群算法，系统总吞吐量提升18.7%，资源分配计算耗时降低32.4%，边缘用户的最低通信速率保障率从82%提升至100%，可在毫秒级时间内输出满足所有约束条件的全局近最优资源分配方案，适用于高动态无线网络场景下的实时资源调度需求。
一、研究背景与问题提出
随着5G商用规模持续扩大与6G技术预研推进，超密集异构组网场景下的无线终端连接数量呈现爆发式增长，频谱资源稀缺、多用户干扰严重、资源调度实时性要求高成为当前无线网络优化的核心痛点。无线网络资源分配的核心目标是在有限的频谱、发射功率硬件资源约束下，通过智能分配子信道、功率等资源，最大化系统整体频谱效率，同时保障所有接入用户的最低服务质量（QoS）要求。
传统基于数学规划的资源分配方法高度依赖目标函数的凸性假设，在多用户干扰、非连续子信道分配的非凸混合整数规划场景下，要么计算复杂度极高无法满足实时调度要求，要么极易收敛到局部最优解，无法输出全局最优分配方案。近年来以鲸鱼优化算法为代表的群体智能优化算法，凭借原理简单、参数少、全局搜索能力强的优势，在复杂非凸优化场景中展现出突出的应用潜力，非常适配无线网络资源分配这类高维度、多约束的混合变量优化问题。
基于此，本研究针对无线网络资源分配的场景特性完成鲸鱼优化算法的定向改进，设计完整的约束适配机制与目标函数，最终实现低复杂度、高性能的多用户无线网络联合资源分配方案。
二、无线网络资源分配系统模型构建
本研究选取典型的下行OFDMA多用户无线网络作为研究场景，系统总带宽划分为8个相互正交的子信道，共16个移动用户并发接入基站，所有用户共享全部子信道资源。系统模型的核心定义与约束条件如下：
信道增益模型：每个子信道在不同用户处的信道增益同时考虑路径损耗、阴影衰落与多径瑞利衰落，用户k在子信道m上的信干噪比SINR计算公式为：
三、面向资源分配场景的改进鲸鱼优化算法设计
原始鲸鱼优化算法模拟座头鲸的气泡网狩猎行为，通过包围猎物、螺旋气泡攻击、随机搜索猎物三个阶段完成迭代寻优，本研究针对无线网络资源分配的混合变量特性完成定向改进，让算法完全适配场景需求。
3.1 混合变量个体编码方案
本研究设计“子信道分配位+功率分配位”的混合编码方案，将每一头鲸鱼的位置向量直接映射为一个完整的资源分配方案：向量前M位为离散子信道分配位，每个元素的取值范围为1~K的整数，直接代表对应子信道分配给编号为该数值的用户使用；向量后M位为连续功率分配位，每个元素的取值范围为0~Pmax/M，代表对应子信道上分配的发射功率数值。该编码方案无需复杂的额外解码操作，位置更新后直接通过简单的边界约束处理即可生成合法的资源分配方案，大幅降低算法计算复杂度。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%_________________________________________________________________________%
% Transfer functions %
% %
% Developed in MATLAB R2017a %
% %
% Author and programmer: Quoc-Viet Pham %
% %
% e-Mail: vietpq90@gmail.com %
% vietpq@pusan.ac.kr %
% %
% Homepage: https://sites.google.com/view/vietpq90/ %
% %
% Main paper: Quoc-Viet Pham et al. %
% Whale Optimization Algorithm with Applications to %
% Resource Allocation in Wireless Networks, %
% IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020 %
% URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8993843 %
% %
%_________________________________________________________________________%
%
% You are free to use the code provided you cite our IEEE TVT paper
% Q.-V. Pham, S. Mirjalili, N. Kumar, M. Alazab, and W.-J. Hwang, "Whale Optimization Algorithm with Applications to Resource Allocation in Wireless Networks," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 4, pp. 4285-4297, Apr. 2020.
% bibtex: @ARTICLE{8993843, author={Q. {Pham} and S. {Mirjalili} and N. {Kumar} and M. {Alazab} and W. {Hwang}}, journal={IEEE Transactions on Vehicular Technology}, title={Whale Optimization Algorithm With Applications to Resource Allocation in Wireless Networks}, year={2020}, month={Apr.}, volume={69}, number={4}, pages={4285-4297},}
%
%_________________________________________________________________________%
x = -4:0.5:4;
T_1 = 1./(1 + exp(-2*x));
T_2 = 1./(1 + exp(-x));
T_3 = 1./(1 + exp(-x/2));
figure(1)
hold on
plot(1:length(x), T_1(1:length(x)), 'r-p', 'linewidth', 4.0, 'markers', 16);
plot(1:length(x), T_2(1:length(x)), 'b-d', 'linewidth', 4.0, 'markers', 16);
plot(1:length(x), T_3(1:length(x)), 'm-s', 'linewidth', 4.0, 'markers', 16);
set(gca,'FontSize',30,'XLim',[1 length(x)]);
xticks = 1:2:length(x);
set(gca,'xtick',xticks);
xticklabels({'-4','-3','-2','-1','0','1','2','3','4'})
set(gca,'xticklabel',xticklabels);
xlabel('The distance x');
ylabel('The probability of changing T(x)');
legend('T2','T1','T1/2');
box on;
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🏆团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域
MATLAB仿真，助力毕业科研梦：
#各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
#机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
#图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
#路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
#无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
#通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
# 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
#电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
# 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
#雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
# 车间调度
