遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进.pdf

"遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进" 遗传算法是 Holland 教授在 20 世纪 70 年代初期首先提出的，是通过模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型去搜索最优解的方法。遗传算法尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题，可以广泛用于组合优化、数据挖掘、规划设计、智能控制、生产调度等领域。 在广播电视频率指配中，遗传算法可以用于解决频率指配问题。频率指配问题可以归结为在一定约束条件下的线性优化问题。在满足覆盖网中各台站频道数量要求的基础上，覆盖网的综合干扰水平应最小，占用频道数量应尽可能少，有效覆盖的面积和人口应尽可能大。 遗传算法在频率指配中的应用可以分为以下几个步骤： 1. 基因链码。每个基因链码长度为 N，这相当于要指配频率的台站数量。基因采用实值编码方式，基因链码中的每个元素的值都为整数，对应一个频率。 2. 初始化群体。基因链码的初始群体一般是随机建立的，即给基因链码的每个台站从可用频率集合中随机指配一个频率。 3. 交叉。从每一代的基因链码中每次选择两条基因链码，随机选择交叉点，采用多点交叉的方式，由初始交叉点起向基因链码终点方向逐一交换并比较交换后台站的频率是否兼容。 4. 变异。通过变异操作来增加基因链码的多样性，避免基因链码的退化。 5. 选择。根据基因链码的适应度函数值，选择适应度高的基因链码，并淘汰适应度低的基因链码。 遗传算法在频率指配中的应用可以提高频率的使用效率，减少频率干扰，提高广播电视业务的质量。同时，遗传算法也可以应用于其他领域，如数据挖掘、智能控制、生产调度等。 在本文中，我们将讨论遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进，包括遗传算法的基本原理、频率指配问题的数学模型、遗传算法在频率指配中的应用等方面。 遗传算法在广播电视频率指配中的应用和改进具有重要的理论和实践意义，对提高广播电视业务的质量和效率具有重要的影响。