于，杨;谭雪芝;尹聪;张闯（Zhang，Chuang）;马、林 基于二进制混沌粒子群优化的认知决策引擎。 （中文。英文摘要） 兹比尔1313.94005 J.哈尔滨工业技术研究院。 46，第3期，8-13（2014）. 摘要：为了解决认知无线电（CR）系统在不同通信模式下的发射机参数优化问题，提出了一种基于二进制混沌粒子群优化（BCPSO）的认知决策引擎。BCPSO算法既具有粒子群算法的快速收敛性，又具有混沌的全局遍历性。因此，基于BCPSO的认知决策引擎可以有效跳出局部极值点，提高参数优化的精度和稳定性。采用认知正交频分复用（OFDM）系统进行性能分析。仿真结果表明，所提出的认知决策引擎比现有的其他引擎具有更高的适应度和更强的鲁棒性。该发动机有效地实现了参数优化的目标。 MSC公司： 94A05型 传播学理论 90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法 37D45号 奇异吸引子，双曲行为系统的混沌动力学 关键词：认知无线电;认知决策引擎;多目标优化;二进制混沌粒子群优化 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Yu}等，哈尔滨理工大学。46、第3、8--13号（2014；Zbl 1313.94005）