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摘要：一种基于策略性哈里斯鹰优化的数据链时隙分配方法、系统、设备及介质，其方法基于哈里斯鹰优化算法HHO的收缩指数函数更新逃逸能量因子策略，避免哈里斯鹰优化算法在迭代中因逃逸能量因子线性递减的特性导致全局搜索和局部搜索之间的不平衡，使其容易陷入局部以及降低解的精准度；采用时延抖动来评估时隙分配的均匀性，较小的代表时隙分配的间隔更接近理论上最优时隙分配的相邻时隙间隔，从而加快迭代末期收敛速度，提高算法性能；采用基于策略性哈里斯鹰优化算法的数据链时隙分配方法来完成时隙资源分配工作，帮助网络规划者快速地根据作战任务情况去做出相对应的时隙预案规划；其系统、设备及介质能够基于所述数据链时隙分配方法，实现时隙分配的最优方案，从而大幅度提高战术数据链路的作战效能和信息传输的稳定性。
主权项：1.一种基于策略性哈里斯鹰优化算法的数据链时隙分配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：根据数据链网络中各个节点的业务需求，确定业务参数，所述业务参数包括：时隙需求的节点数量m、空闲时隙数下界lb和上界ub、时隙资源需求量n；步骤2：初始化算法参数，包括：哈里斯鹰群体大小M，哈里斯鹰的位置X，逃逸能量因子E，最大迭代次数T；步骤3：根据哈里斯鹰的位置X计算单节点分配时隙资源时的时延抖动，所得时延抖动最小的解就是最优且均匀的时隙解；步骤4：根据哈里斯鹰的位置X计算多节点分配时隙资源时的各个节点时延抖动的平均值，所得各节点时延抖动平均值最小的解就是各个节点最优且均匀的时隙解；步骤5：根据步骤3和步骤4计算得到的时延抖动的结果，不断更新获取迭代最优时隙位置；步骤6：根据收缩指数函数更新逃逸能量因子E；步骤7：根据步骤6更新后的逃逸能量因子E匹配对应的搜索策略，更新哈里斯鹰的位置X；步骤8：当迭代次数未达到最大迭代次数T时，重复执行步骤3到步骤7，并将迭代次数加1；当迭代次数达到所述的最大迭代次数时，停止迭代；每一次迭代均通过步骤3或步骤4计算得到对应的时延抖动，每一次迭代均得到一组时隙分配方案，最小的时延抖动对应的时隙分配方案即为最优的时隙分配方案；达到最大迭代次数T后，将迭代了T次后得到最优的结果输出，即输出最优且均匀的时隙解。
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百度查询： 西京学院 一种基于策略性哈里斯鹰优化算法的数据链时隙分配方法、系统、设备及介质
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