1、經典遺傳算法是一種模擬自然界生物進化機制的算法，量子遺傳算法是在經典遺傳算法的基礎上融合了量子計算的一種新興的全局優(yōu)化算法，它具有種群規(guī)模小、尋優(yōu)能力強和收斂速度快等一些特點，已在組合優(yōu)化、多用戶檢測等領域得到應用。本文將量子遺傳算法和經典遺傳算法進行了對比研究，并將這兩種進化算法推廣應用到認知無線電頻譜分配中。
　　 本文的工作主要有以下幾點：
　　 首先，介紹了遺傳算法的思想、基本結構、算法流程及其特點；在遺傳算法的

2、基礎上引入基于量子計算，詳細介紹了量子遺傳算法的概念、量子染色體編碼方式、算法流程和具體的實現操作方法，分析研究了算法中的量子旋轉門調整策略及量子遺傳操作，并對經典、量子遺傳算法進行仿真，進行性能測試分析比較。
　　 其次，詳細介紹了認知無線電系統，包括認知無線電的原理，論述了認知無線電的四大功能模塊，以及頻譜分配的分類，具體的分配原則；詳細介紹了博弈論原理，博弈論模型，納什均衡原理；在認知無線電頻譜分配問題的基礎上，介紹了基于

3、博弈論的認知無線電頻譜分配問題模型，將頻譜分配問題中的用戶間競爭博弈過程用博弈論的方法進行了描述，便于算法仿真分析研究。
　　 最后，分析了兩個主要的認知無線電非合作博弈論的兩用戶模型和多用戶模型，本文提出了基于遺傳算法、量子遺傳算法的兩種非合作博弈模型頻譜分配的算法研究，分別給出了基于遺傳算法和量子遺傳算法的兩用戶模型及多用戶模型頻譜分配的具體算法步驟，及其仿真結果，最后通過兩算法的比較，發(fā)現表明量子遺傳算法比經典遺傳算法具有