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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种异构网络多目标资源联合分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116017737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211544352.4，技术领域涉及：H04L5/00；该发明授权一种异构网络多目标资源联合分配方法是由高洪元;马静雅;孙志国;刘凯龙;孙贺麟;揣济阁;刘廷晖;张震宇;陈暄设计研发完成，并于2022-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异构网络多目标资源联合分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异构网络多目标资源联合分配方法，在Macro‑Femtocell双层异构蜂窝网络环境下，综合考虑频谱效率和相对能耗这两个系统评价指标，构建多目标优化函数，并通过量子政治优化机制快速得到多目标资源联合分配结果，在确保频谱效率的同时又能实现相对能耗的最大化。本发明可以解决实际生活中的多目标资源联合分配问题，所设计的方法性能稳定，可以短时间内求出最优多目标资源联合分配方案，在保证频谱效率的同时又能保证网络相对能耗的最大化，实现绿色通信，节省硬件资源，避免造成资源浪费。

本发明授权一种异构网络多目标资源联合分配方法在权利要求书中公布了：1.一种异构网络多目标资源联合分配方法，其特征在于，包括： 步骤一，建立Macro-Femtocell双层异构网络多目标资源联合分配模型； 同时考虑频谱效率和相对能耗的多目标资源联合分配问题为最大值优化方程： 其中，U1为系统的频谱效率；U2为系统相对能耗； 步骤二，初始化量子政治团体的量子成员并设定参数； 步骤三，计算所有政党量子成员的适应度函数值，建立初始精英解集； 步骤四，从精英解集中选择全局最优量子成员，对于每个政党和每个选区，建立精英成员集和精英选区集，并从中选择政党量子领导者和选区量子获胜者； 步骤五，根据适应度函数值，计算每个政党量子成员的信任度值； 步骤六，使用模拟量子旋转门演化政党量子成员； 对选区a内政党i的第j个量子成员的第k维分量进行更新，其量子旋转角和量子成员的更新方程分别为： 其中，c1和c2为学习因子，为更新后的选区a内政党i的第j个量子成员的第k维量子旋转角，hg,kt为全局最优量子成员的第k维分量，为更新后的选区a内政党i的第j个量子成员的第k维分量，代表距离，其取值如下： 其中，为第t代选区a内政党i的第j个量子成员的信任度值，为第t代选区a内政党i的第j个量子成员的第k维分量，为第t-1代选区a内政党i的第j个量子成员的第k维分量，m*t首先取政党i的量子领导者的第k维分量然后取选区a内量子获胜者的第k维分量 步骤七，对更新后的量子成员完成映射，并计算映射态的适应度函数值，更新精英解集； 对所有更新后的量子成员根据映射规则进行测量得到相应的映射态，计算每一个量子成员的适应度函数值，更新精英解集一个新解是否有资格加入精英解集的具体判断方式为：如果一个量子成员在与精英解集中的所有精英解进行比较时，都处于不被支配的状态，则其有资格加入精英解集，精英解集中被支配了的精英解被剔除出精英解集； 步骤八，判断是否达到最大迭代次数，如达到则输出所有的精英解；否则令t＝t+1，并返回步骤四继续进行迭代；根据精英解集中的所有的精英解，得到多目标资源联合分配方案。

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