博碩士論文 93533016 完整後設資料紀錄

DC 欄位 語言
DC.contributor通訊工程學系在職專班zh_TW
DC.creator呂允騰zh_TW
DC.creatorYun-teng Luen_US
dc.date.accessioned2008-7-18T07:39:07Z
dc.date.available2008-7-18T07:39:07Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttp://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=93533016
dc.contributor.department通訊工程學系在職專班zh_TW
DC.description國立中央大學zh_TW
DC.descriptionNational Central Universityen_US
dc.description.abstract本論文目的驗證基因演算法(GA)應用在正交多工系統功率消耗最佳的幅度調適最佳化,問題探討下,可以克服一般最佳化機制容易陷入區域最佳情形,並持續就基因演算法是否可以與進化策略(ES)演算法,有相同功率消耗最佳解的表現進行研討。 論文中以建設性通道配置(CIA)及動態通道配置(DCA)作為一般功率消耗最佳化機制的比較對象,基因演算法(GA)及進化策略(ES)演算法作為相對比較對象,另就基因演算法及進化策略演算法同時加入Fuzzy Logic Controller(簡稱 FLC)和延伸機制,除觀察是否較原有演算法可獲得較佳表現外,並觀察基因演算法相對求功率消耗最低的表現。 模擬結果除證實基因演算法和進化策略演算法,較一般演算法求功率消耗最低表現為佳外,基因演算法和進化策略演算法加入FLC和延伸機制後,除較原先機制有較佳表現外,相同條件下,基因演算法在特定的基因長度下和進化策略演算法功率消耗求解表現相當。zh_TW
dc.description.abstractIn this thesis, we proof Genetic Algorithm(GA) and Evolution strategy(ES) performance better than general suboptimal algorithms(Constructive Initial assignment and Dynamic Channel Allocation) in Margin Adaptive Optimization(MA) problem based on OFDM communication system, cause GA and ES algorithms can jump out of local minimum easier than general suboptimal algorithms. We continue to compare with GA and ES algorithms in both of them add Fuzzy Logic Controller(FLC) and extension method. Simulation results show that, GA and ES get better performance than before, and in the same condition GA has the same performance with ES in specific gene length setting.en_US
DC.subject幅度調適最佳化zh_TW
DC.subject基因演算法zh_TW
DC.subject進化策略zh_TW
DC.subjectgenetic algorithmen_US
DC.subjectmargin adaptive optimizationen_US
DC.subjectevolution strategyen_US
DC.title以基因演算法探討於多使用者正交分頻多工系統之子載波、位元和功率配置機制zh_TW
dc.language.isozh-TWzh-TW
DC.titleGenetic Algorithm Approach for Adaptive Subcarrier, Bit, and Power Allocation in OFDM Systemen_US
DC.type博碩士論文zh_TW
DC.typethesisen_US
DC.publisherNational Central Universityen_US

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