Algorithm 信道分配算法

我们有一组彼此非常接近的无线节点，希望为它们分配频率，以尽量减少重叠。为了获得该地区的完全覆盖，无线电频道需要超额订阅，因此我们将有附近的无线电以相同的频率传输

样本数据：
5个频率
343台收音机
4158边

我目前的最佳猜测是随机生成一组频率分配，并在无线电之间交换频率，直到最好的分数在10代内没有提高。分数是相同频率上收音机的1/2范围的总和

每条边是收音机之间的距离，针对墙和楼板进行了校正。超过最大射电距离2*的边已从列表中剔除

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有更好的方法吗？

我同意基于随机初始分配然后进行优化的模拟是一个好方法，但如果我理解正确，您描述的优化过程似乎不是最优的（如果我理解正确，您计划随机交换频率）。在每个优化步骤中，您可以从每个频率组中选择一个无线电，并考虑其中两个频率之间可能的频率交换，选择一个“合理”的改进，或者（比如）选择一个具有正增量分数的频率，概率与分数的增量成正比

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本着“模拟退火”的精神，一旦总分似乎或多或少趋于稳定，您可能需要将少量步骤切换到“高温”（高随机性）在这里，你只需选择一组5个收音机，然后将它们全部交换，例如，使用频率分配的循环排列——这样做几次，然后按照上面段落中的程序再次进入“冷却”部分（这试图获得最大梯度下降的廉价模拟；-）。

我的快速尝试是使用（或者可能是一种类似的、更聪明的线性代数技术）将一个平面与频率密度的函数相匹配。然后，每个平面（每个频率）的平均“高度”将告诉你一个频率是否被过度使用（即，当它高于其他频率时）；斜率将表示空间分布。

这基本上是一个扭曲的图形着色问题。并非所有正确的着色都一样好，而是一些正确的着色比其他的更好，如评分算法所定义

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我认为你的遗传方法是可行的，并且会产生好的（如果不是可证明的最佳）的解决方案，但我绝对建议看一些论文，看看它们是如何适用的。你很可能会得到一些很棒的想法来决定你的算法应该如何考虑可用的选择。

什么是“最小化重叠”。？请定义。我想知道最小化重叠是否意味着为单个收音机的边缘分配不同的频率。这将转化为一个图形着色问题。查看了图形着色，但除了一些高等数学之外，在优化方面找不到任何东西；-）