I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   3 ,  J u n e  201 8 ,   p p .   1 6 3 6 ~ 1 6 4 6   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 3 . p p 1 6 3 6 - 1646     1636       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   New  Approa ches in Cog nitive Ra di o s usin g  Ev o lutiona ry   Alg o rith m s       M i g uel Tu berq uia ,   Cesa r  H er na nd ez   T e c h n o lo g ica l  a n d   E n g in e e rin g   D e p a rtme n t,   F ra n c isc o   J o sé   d e   Ca l d a s   District  Un iv e rsity ,   Co lo m b ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 3 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   1 0 ,   2 0 1 8     Co g n it iv e   ra d io   h a s  c laim e d   a   p ro m isin g   tec h n o lo g y   to   e x p lo it   th e   sp e c tru m   in   a n   a d   h o c   n e tw o rk .   Du e   m a n y   te c h n iq u e s  h a v e   b e c o m e   a   to p ic  o f   d isc u ss io n   o n   c o g n it iv e   ra d io s,   th e   a im  o f   th is  p a p e r  wa s  d e v e lo p e d   a   c o n tem p o ra r y   su rv e y   o f   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s  in   Co g n it i v e   Ra d io .   A c c o rd in g   to   th e   a rt  sta te,  th i s  w o rk   h a d   b e e n   c o ll e c ted   th e   e ss e n ti a l   c o n tri b u ti o n s  o f   c o g n it iv e   ra d io s  w it h   th e   p a rti c u larity   o f  b a se   th e y   re s e a rc h   in   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s.  T h e   m a in   id e a   w a s  c las si f ied   th e   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s  a n d   sh o w e d   t h e ir  f u n d a m e n tal  a p p ro a c h e s.  M o re o v e r,   th is   re se a rc h   w il l  b e   e x p o se d   so m e   o f   th e   c u rre n t  issu e s  in   c o g n it iv e   ra d io s  a n d   h o w   th e   e v o lu ti o n a ry   a l g o rit h m s  w il l  h a v e   b e e n   c o n tri b u ted .   T h e re f o re ,   c u rre n t  tec h n o l o g ies   h a v e   m a tt e r s  p re se n ted   i n   o p ti m iza ti o n ,   lea rn in g ,   a n d   c las si f ica ti o n   o v e r  c o g n it iv e   ra d io s  w h e re   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s  c a n   b e   p re se n ted   b ig   a p p r o a c h e s.  W it h   a   m o re   c o m p re h e n siv e   a n d   s y ste m a ti c   u n d e rsta n d i n g   o f   e v o lu ti o n a ry   a l g o rit h m s  in   c o g n it iv e   ra d io s,  m o re   re se a r c h   in   t h is  d irec ti o n   m a y   b e   m o ti v a te d   a n d   re f in e d .   K ey w o r d :   Ad - Ho c  n et w o r k   A r ti f icial  i n tel lig e n c e   C o g n iti v e  r ad io   E v o lu tio n ar y   al g o r ith m s   Su r v e y   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8  In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   C esar   Her n á n d ez ,     Dep ar t m en t o f   T ec h n o lo g y ,   Fra n cisco   J o s é  d e  C ald as Dist r ict  Un i v er s it y ,   C l.  6 8 D  B is   A   S u r   Nº   4 9 F  -   70 ,  B o g o ta,   C o lo m b ia .   E m ail:  ca h er n a n d ez s @ u d i s tr it al. ed u . co       1.   I NT RO D UCT I O N   C u r r en tl y ,   co g n iti v e  r ad io   n et w o r k s   h a v e  ac q u ir ed   a n   ess e n tial  r o le  in   th e   d ev elo p m e n t   o f   co m m u n icatio n s ,   it  h as  b ee n   d e m o n s tr ated   th e  u s e  o f   co g n iti v e  r ad io   in   d if f er en t  ar ea s   o f   s tu d y   s u ch   as  s m ar t   g r id   [ 1 ] ,   telev is io n   [ 2 ] ,   w ir el ess   co m m u n ica tio n s   [ 3 ] ,   an d   th e  in ter n et  o f   t h i n g s   [ 4 ] .   T h e  li m ited   av ai lab le  s p ec tr u m   a n d   t h e  i n e f f ic ien c y   u s in g   o f   t h e   s p ec tr u m   h a v e  b ec o m e   o n e  o f   t h e  c u r r en t   p r o b lem s   i n   w ir eles s   n et w o r k s .   C o g n iti v e  r ad io   ( C R )   tech n o lo g y   h a s   b ee n   p r o p o s ed   as  a  s o lu tio n   to   th e s e  m a tt er s   [ 5 ] .   T h e  u s e  an d   d em a n d   o f   w ir el e s s   d ata  h a v e  r ec en tl y   in cr ea s ed ,   an d   it   is   e x p ec ted   to   m ain tain   t h i s   tr en d   d u e  to   t h e   co n tin u o u s   d e m an d   i n   w ir e less   ap p licatio n s .   I t  i s   li k el y   t h at  th e   m o n t h l y   u s e  o f   m o b ile   d ata  w ill  i n cr ea s e   eig h t  ti m e s   b ef o r e  2 0 2 0   co m p ar ed   to   2 0 1 5   [ 6 ] .   A   s ig n i f ica n t  r esear ch   ef f o r t  h as  b ee n   d ev o ted   to   i m p r o v i n g   th e  u s e   o f   d ata  an d   n et w o r k   p er f o r m an ce   [ 7 ] ,   [ 8 ] .   T h e  g r o win g   p r o lif er atio n   o f   w ir eles s   d ev ices   h a s   m ad e  t h e  9 0 0   MH z  an d   2 . 4   GHz   b an d s   co n g ested .   A t  th e  s a m e  ti m e,   th er e  ar e  s ev er al  f r eq u en c y   b an d s ,   licen s ed   f o r   o p er ato r s   in   th e  r an g e  o f   4 0 0   to   7 0 0   MH z,   w h ic h   ar e  u s ed   s p o r ad ically   [ 5 ] .   Ma n y   ca m p a ig n s   h a v e  b ee n   d ev elo p ed   d em o n s tr atin g   t h at  th e  s p ec tr u m   i s   b ein g   u n d er u ti lized   b y   a u t h o r ized   u s er s   [ 9 ] .   I n   co g n i tiv e  r ad io ,   u n l icen s ed   u s er s   u s e   t h e  s p ec t r u m   o p p o r tu n is tica ll y   w it h   t h e  r estrictio n   th at   w h en   d etec ti n g   a  lice n s ed   u s er ,   th e y   m u s t le a v e  t h e  b an d   i m m ed iatel y   an d   m o v e  to   a  n e w   o n e  [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   As  d ef i n ed   in   [ 1 2 ] ,   a  co g n itiv e  r ad io   is   an   in telli g en t  w ir ele s s   co m m u n ica tio n   s y s te m   t h at   is   a w ar e   o f   its   s u r r o u n d i n g s .   C R   h a s   u s ed   m et h o d s   to   u n d er s ta n d   t h e  en v ir o n m e n t a n d   s o u g h t   f o r   a d ap tin g   to   s tati s tical   v ar iatio n s .   T h er e  h av e  b ee n   i m p o r ta n t  c h alle n g e s   th a t  h a v e   b ee n   attr ac ted   atten t io n   to   i m p r o v in g   t h e  q u a lit y   o f   s er v ice  ( Qo S).   T h e  d etec tio n   o f   s p ec tr al  o p p o r tu n ities ,   th e  s elec tio n   o f   t h e  b est  av ai lab le  ch an n el,   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew A p p r o a ch es in   C o g n itive  R a d io s   u s in g   E v o lu tio n a r y  A lg o r ith ms   ( C esa r   He r n á n d ez )   1637   co o r d in atio n   o f   s e v er al  u s er s   in   ac ce s s i n g   th e  c h a n n e l,  an d   th e  o p p o r tu n e  c h a n n el   ch a n g e  w h e n   a  lice n s ed   u s er   is   d etec ted   ar e  s o m e  o f   th e  r ele v an t  is s u e  p r esen te d   n o w ad a y s   [ 1 3 ] .   Sp ec tr u m   Sen s i n g   h a s   b ee n   ch ar ac ter ized   as  o n e   o f   th e  m o s t  d eb ated   f u n ctio n s   o f   C R ,   s i n ce   i t  is   n ec e s s ar y   to   d ev elo p   in tell ig e n t   tech n iq u es t h at  s e lect  th e  b est  s p ec tr al  o p p o r tu n it y   r eliab l y   a n d   q u ick l y   [ 1 4 ] .   A r ti f icial   i n telli g e n ce   ( A I )   p la y s   a  cr u c ial  r o le  s o lv i n g   s o m e   o f   th e   g ap s   p r esen t  i n   C R   [ 1 5 ] .   T h e  A I   h as  al lo w ed   to o ls   f o r   an al y s i s ,   d ev elo p m e n t,  a n d   i m p le m e n tatio n   to   s ee k   t h e   Qo S   i m p r o v in g .   W o r k s   lik e   [ 16] ,   w h er e  a  co m p r eh e n s iv e  s u r v e y   is   ca r r ied   o u t  in   tech n i ca l  ap p licatio n s ,   s h o w   it  s o m e   o f   th e  ap p r o ac h es   in   A I   s u c h   a s   m ac h in e   lear n i n g   in   C R .   A l th o u g h   n o t  o n l y   m ac h i n e  lear n in g   i s   t h e  ar ea   o f   A I   t h at   s ee k s   to   s o lv e  th e  p r o b le m s   m en tio n ed   ab o v e,   ev o lu tio n ar y   m et h o d s   h av e  tak e n   an   e s s e n tial  r o le  in   ad d r ess in g   th e s e   is s u es.  T h is   r esear ch   in te n d s   to   p r o v id e  an   ar t  s tate,   w h ic h   allo w s   r ea d er s   to   h a v e  a  g en er al  v ie w   o f   th e   ev o lu tio n ar y   a lg o r it h m s   ( E A s )   in v o lv ed   i n   i m p r o v i n g   th e   p er f o r m a n ce   o f   C R N s .   R e le v an t  al g o r ith m s   i n   ev o lu tio n ar y   m et h o d s   s u c h   as   an t  co lo n y ,   ar tif ic ial  b ee   co lo n y ,   g en etic  al g o r ith m s   a n d   am o n g   o th er s   w ill  b e   m en tio n ed   in   t h is   s h o r t  s u r v e y .   T h e  m o s t  i m p o r tan t  co n tr i b u tio n   w ill  b e  s h o w n   th e  r ese ar ch   p r esen ted   af ter   th e  y ea r   2 0 1 5   u n til t h e  y ea r   2 0 1 7 .   I n   2 0 0 9 ,   th e  w o r k   p r o p o s ed   in   [ 1 7 ]   f o cu s ed   th e ir   r esear ch   o n   th e  p ar tial  p r o b le m s   as s o c iated   w it h   o b s er v atio n   a n d   r ec o n f i g u r ati o n   i n   t h e  d o m a in   o f   co g n iti v e  r ad io ,   e m p h a s izin g   h o w   A I   ca n   b e  u s ed   as   a n   ap p licatio n .   T h e  r esear ch   s h o w s   t h e  s tate   o f   th e   ar t  i n   th e   A I   tech n iq u e s   i n v o lv ed   in   C R   a n d   d escr ib es  th e   p r o p o s ed   w o r k s   in   t h e  ar ea s   o f ;  A r ti f icial  Ne u r al  Net w o r k s ,   Hid d en   Ma r k o v   Mo d el,   R u le - B ase  s y s te m ,   o g y - b ased   s y s te m s ,   ca s e - b ased   s y s te m ,   a n d   m etah e u r is tic  al g o r it h m s .   T h e  a u th o r s   co n cl u d ed   th at  C R   en g i n e  m u s t   b e  d esig n ed   ta k in g   ca r e  th e  e x ch a n g e  b et w ee n   p er f o r m an c e  an d   co m p lex it y   g av e  b y   th e   ap p licatio n ,   an d   th e   tr ain i n g   a n d   lear n i n g   ar e  n ec e s s ar y   to   ac h ie v e  ac ce p tab le  p er f o r m a n ce .   I n   2 0 1 3 ,   th e  au th o r s   [ 1 8 ]   m a d e  a  s u m m ar y   o f   ev o l u tio n ar y   alg o r it h m s ,   f o c u s i n g   th e  r e s ea r ch   o n   th r ee   asp ec ts   t h at  t h e y   co n s id er   r elev an t;  h o w   E A s   co n tr ib u te  to   ex p lo r atio n   an d   ex p lo itat io n ,   w h e n   an d   h o w   ex p lo r atio n   an d   e x p lo itatio n   ar e  co n tr o lled ,   an d   h o w   it  i s   ac h ie v ed   t h e  b alan ce   b et w e en   e x p lo r atio n   an d   ex p lo itatio n .   T h e  p r im ar y   i n te n tio n   o f   t h e  w o r k   is   to   g r ad u a ll y   d i m i n i s h   t h e  co m m o n   m is u n d er s ta n d in g s   an d   th e  er r o n eo u s   b elie f s   ab o u t   th e   ex p lo r atio n   an d   ex p lo i tatio n   o f   A E s .   F u r t h er m o r e,   th e   au th o r s   s h o w   ch ar ac ter is tic s   in   al g o r ith m s   a n d   ap p licatio n s   o n   e x p lo r atio n   an d   ex p lo itat io n ,   m o r eo v er ,   ess e n tial  o b j ec tiv es  in   th e  co g n iti v e  n et w o r k s .   T h e  w o r k   d o es  n o t  s h o w   a  d ir ec t  lin k   r eg ar d in g   co m m u n ic atio n   n et w o r k s   an d   co g n iti v e  r ad io s .   I n   2 0 1 5 ,   th e  au th o r s   o f   [ 1 9 ] ,   p r esen ted   a  co m p ilatio n   o f   lear n in g   tec h n iq u es  in   A I   co n d u ct ed   to   d ate  in   r esear c h   t h at   i n v o l v ed   C R Ns.  T h e  a u th o r s   m ak e   a  d es cr ip tio n   o f   th e   tas k s   r eq u ir ed   in   co m m u n icatio n   p r o ce s s   in   C R   an d   t h e  m et h o d s   o f   A I   an d   m ac h i n e  lear n i n g   th at  h av e  b ee n   ap p lied   to   i m p r o v e  th e  cu r r en t   p r o ce s s .   T h e  w o r k   s h o w s   th e   co n tr ib u tio n s   o f   n eu r al   n et w o r k s ,   S u p p o r t  v ec to r   m ac h in e,   g en et ic  al g o r ith m s ,   g a m e  th eo r y ,   r ei n f o r ce d   lear n in g ,   f u zz y   lo g ic,   d ec is io n   tr ee ,   ar tif icial  b ee   co lo n y ,   M ar k o v   m o d el s ,   C a s e - b ased   r ea s o n in g ,   E n tr o p ia  an d   B ay esia n   ap p r o ac h   in   co g n iti v e  n et w o r k s .   Fi n all y ,   t h e   r esear ch   p r o p o s es  d if f er e n t p o in ts   o f   v ie w   a n d   d if f er en t  w a y s   o f   ap p r o ac h in g   c o g n iti v e  r ad io   n et w o r k s   f r o m   A I   p o in t o f   v ie w .   I n   2 0 1 6 ,   th e  w o r k   p r o p o s ed   i n  [ 2 0 ]   p r o v id ed   a  co m p r ess iv e   d escr ip tio n   o f   g e n etic   alg o r it h m s   ( G A s )   an d   a  lar g e  n u m b er   o f   tec h n i q u es  i m p le m en ted   m a in l y   f o c u s ed   o n   w ir eles s   co m m u n icat io n s   n et w o r k s .   T h e   p ap er   p r esen ts   an   e x p lan at io n   o f   GAs,  th eir   ter m in o lo g y ,   d ef i n itio n s ,   t y p es,  co m p o n e n t s ,   o p er ato r s ,   co d in g   an d   f it n es s   f u n ctio n s   to   in tr o d u ce   th e  r ea d er s   in to   th e  s co p e  an d   li m itatio n s   o f   G As.  T h e  au t h o r s   d etail  th e   ar ea s   w h er e   G A s   ca n   b e  u s ed   w i th i n   w ir eles s   n et w o r k s   s u c h   as  r o u tin g ,   c h a n n el   all o ca tio n ,   b an d w id t h   allo ca tio n ,   lo ad   b alan cin g ,   lo c atio n   an d   q u al it y   o f   s er v ice  ( Qo S).   T h e  w o r k   s h o w s   s o m e  p o s s ib le   co m b i n atio n s   o f   G As  w it h   ar t if icial  in te lli g en ce   tech n iq u e s   s u c h   as  g a m e  t h eo r y ,   r ein f o r c ed   lear n in g ,   g r ap h   th eo r y ,   f u zz y   lo g ic   an d   s y s te m s   b ased   o n   q u a n tu m   th eo r y   w it h   ap p licatio n s   i n   w ir ele s s   n et w o r k s .   Fi n all y ,   i t   s h o w s   a  n u m b er   o f   p r o b le m s   th at  s till   p r ese n t  g ap s   in   t h e ir   d ev elo p m en t  a n d   t h e  p o s s i b le  g u id eli n es  th at   g u id e  G As to   s o lv e  t h e  p r o b lem .   T h e  co n tr ib u tio n   o f   th is   p ap er   in   co m p ar is o n   w ith   t h e  w o r k s   ab o v e  w ill  b e  e m p h as ized   th e  E A s   a n d   th eir   ap p licatio n s   i n   C R Ns.  A   d escr ip tio n   o f   t h e  m o s t  u s ed   E As  in   th e   f r a m e w o r k   o f   C R NS  w ill  b e  m ad e,   as   w ell   as  s o m e  c u r r en t  ap p licatio n   in   E As.  Fi n all y ,   s o m e   r esear ch   to p ics  ar e  m e n tio n ed   u n d er   p r esen t   d is cu s s io n s   a n d   s h o r tl y   h o w   e v o lu tio n ar y   a lg o r it h m s   co u ld   m ak e   ap p r o ac h es  in   th e   r eso lu tio n   o f   p r o b le m s   i n   C R N s .   T h e  r e m ain d er   o f   t h i s   ar ticl e  w ill   b eg i n   w i th   p r esen t in g   th e   m o s t  r ele v an t  co n ce p t s   ab o u t  C R   s tr u ct u r e  in   S ec tio n   2 .   Sectio n   3   d escr ib ed   th e  b io l o g ical  f o u n d atio n s   o n   w h ic h   t h e  ev o l u tio n ar y   a l g o r it h m s   ar e  b ased .   Sectio n   4   w il l  s h o w   s o m e   o f   t h e  c u r r en t   co n tr ib u tio n s   t h at  e v o lu tio n ar y   al g o r ith m s   d id   to   C R .   A   co m p ar ati v e  ev al u atio n   o f   ev o lu tio n ar y   a lg o r it h m s   is   d escr ib ed   in   S ec tio n   5 .   Sectio n   6   w il l  s h o w   f u tu r e  a n d   o n g o i n g   r esear c h   ch alle n g es.  Fin all y ,   w e  co n cl u d e  th e  ar ticl e  in   Sectio n   7 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 8   :   1 6 3 6   –   1646   1638   2.   CO G NI T I VE   RA DIO   T h is   s ec tio n   w ill  b r ie f l y   d es cr ib e  th e  m ai n   ch ar ac ter is t ics   o f   C R ,   t h e  p r in cip al  co m p o n en t s ,   th e   ar ch itect u r e  o f   w h ic h   a   C R   i s   co m p o s ed ,   a n d   t h e  p r o ce s s es   i n v o l v i n g   in   C R .   T h u s ,   a  co g n i tiv e  r ad io   n e t w o r k   is   d ef in ed   a s   a   s y s te m   th a t  al lo w s   t h e  e n v ir o n m en t   to   b e  c en s o r ed   an d   a n al y ze   tr a n s m i s s io n   p ar a m eter s   to   m ak e   d ec is io n s   in   a  d y n a m ic   ti m e - f r eq u e n c y   s p ac e.   C R ,   a cc o r d in g   to   t h e   d esi g n at io n   a n d   m an a g e m en t  o f   r eso u r ce s   s ee k s   to   i m p r o v e  t h e  u s e   o f   t h e   elec tr o m a g n etic  r ad io   s p ec tr u m [ 1 9 ] .   T h er ef o r e,   a  C R   i s   e x p ec ted   to   b e  s m ar t  a n d   ab le  to   lear n   f r o m   it s   e x p er ien ce   b y   i n ter ac t in g   w it h   t h e  R F   en v ir o n m e n t .   A cc o r d in g l y ,   t h e  lear n in g   p r o ce s s   is   a n   i n d is p e n s ab le  co m p o n en t   th a t  ca n   b e  p r o v id ed   u s in g   ar ti f icia l  i n telli g en ce   an d   m ac h in e   lear n in g   tec h n iq u es  [ 1 9 ] .   T h e  ar ch itectu r e  o f   C R   is   d is tr ib u ted   in   t w o   p r in cip al  g r o u p s :   a.   L ice n s ed   u s er s   o r   p r im ar y   u s er   ( P U)   w ill  o cc u p y   t h e  f ir s t  g r o u p   ca lled   th e  p r im ar y   n et w o r k   o r   licen s ed   n et w o r k .   T h o s e  w h o   p a y   f o r   a  s p ec if ic  s p ec tr al  ch a n n el  a n d   h as  th e  p r io r it y   in   ac ce s s in g   th e  s p ec tr u m .   T h e  o p e r atio n s   o f   p r i m ar y   u s e r s   m u s t  n o t b e  af f ec t ed   b y   o t h er s   u s er s .   b.   T h e  s ec o n d   g r o u p   is   ca lled   a  s ec o n d ar y   n e t w o r k   o r   u n l icen s ed   n et w o r k   o cc u p ied   b y   a n   u n au th o r ized   u s er   o r   s ec o n d   u s er s   ( SU) ,   w h ich   s ee k s   to   o cc u p y   t h e  f r ee   s p ec tr al  ch an n els  a n d   s h ar e  th e   b an d   w it h   th e   au th o r ized   u s er s .   T h er ef o r e,   it c o n s tit u tes a  m ai n l y   d y n a m ic  n et w o r k   o f   ac ce s s   i n   th e  s p ec tr u m   [ 2 1 ] .   T h e  m a n ag e m e n t  o f   th e  s p ec tr u m   i s   i m p le m en tin g   b y   f o u r s   s tep s   th at  co v er   th e  p r o ce s s   o f   h o w   u s er s   o cc u p y   an d   s h ar e  th e  s p ec tr u m .   a.   Sp ec tr u m   s e n s in g :  I t  is   th e  p r o ce s s   in   w h ich   t h e  SUs   m o n i to r in g   t h e   av ailab le  s p ec tr u m   b an d s ,   ca p tu r e  th eir   in f o r m a tio n   a n d   d etec t g ap s   in   th e  s p ec tr u m .   b.   Sp ec tr u m   d ec i s io n :  B ased   o n   s p ec tr u m   a v ailab ili t y   a n d   th e  in ter n a l  an d   ex ter n al  allo ca tio n   p o licies,  SU   u s er s   ca n   b e  ass i g n in g   a  ch a n n el.   c.   Sp ec tr u m   s h ar in g :  B ec au s e  m u ltip le  S Us  ar e  atte m p ti n g   to   ac ce s s   s p ec tr u m ,   th e  C R   n et w o r k   m u s t   p la y   th e  r o le  o f   co o r d in ati n g   t h e   allo ca tio n   o f   s p ec tr al  s p ac e s ,   as   w ell   as  p r e v en ti n g   v ar io u s   u s er s   f r o m   cr ash i n g   i n   p ar ts   o f   t h e  s p ec tr u m   a n d   o v er lap p in g .   d.   Sp ec tr u m   m o b ilit y :  W h en   a  P U  r eq u ests   ac ce s s   th e  s p ec tr u m   a n d   th e  SU  is   u s i n g   th e   s a m e  s p ec tr u m   p r o m p tl y .   T h e  SU  m u s t  b e  m o b ilized   in   th e  d ir ec tio n   o f   a  h o le  to   p r o tect  th e  tr an s m is s io n   o f   t h e  P U  an d   co n tin u e  w it h   t h e  tr a n s m i s s io n   [ 2 2 ] .   Ho w e v er ,   o n ce   th is   s itu atio n   o cc u r s ,   t h er e  is   also   a  p er f o r m an c e   d eg r ad atio n   [ 2 3 ] .   T h er e  ar e  co u p le  co n ce p ts   i n   a   co g n iti v e  r ad io   n et w o r k   i m p le m en ted   to   e x p r ess   t h e   p r o ce s s   o f   o p p o r tu n i s ticall y   c h a n n el  s h ar in g ,   w h i c h   ar e:  C o g n iti v e  ca p ac it y ,   th i s   r ef er s   to   s ec tio n s   o f   th e  s p ec tr u m   th a t   ar e  n o t  b ein g   u s ed   an d   ca n   b e  s h ar ed   w it h o u t  i n ter f er in g   th e  tr a n s m is s io n   o f   lice n s e d   u s er s .   T h e  v o id   f r ac tio n s   ar e  d en o m in ated   i n   t h e  liter at u r e  as  s p ec tr al  h o les   o r   w h ite  s p ac es  [ 1 2 ] .   T h e  n ex t  co n ce p t  is   t h e  r e - co n f i g u r atio n ,   w h ic h   is   t h e  ab ilit y   to   tr an s m it  an d   r ec eiv e  in   a  C R .   I t  is   p r o g r a m m ed   to   b e  im p le m e n ted   at   m u ltip le  f r eq u e n cie s   w it h   th e  u s e  o f   s o f t w ar e  tec h n o lo g ies  [ 2 4 ] .   I t  is   i m p o r t an t  n o w   s h o w ,   w h at  m eth o d s   ar e  b ein g   u s ed   w i th i n   th e  C R   ar ch itec tu r e  to   im p r o v e  th e   p r o ce s s es  o f   ac ce s s   an d   s h ar e   th e  s p ec tr u m   i m p le m e n ted   b y   SU.  T h is   is   w h er e  ev o lu tio n ar y   al g o r ith m s   p la y   an   i m p o r tan t  r o le  s i n ce   th e y   h av e  b ee n   u s ed   in   ea ch   o f   t h e  p r o ce s s e s   o f   co g n i tiv e  r ad io ;  s p ec tr u m   d etec tio n   [ 2 5 ] - [ 2 7 ] ,   Sp ec tr u m   Dec is io n   [ 2 8 ] ,   [ 2 9 ] ,   s p ec tr u m   d iv is io n   [ 3 0 ]   an d   s p ec tr u m   m o b ilit y   [ 3 1 ] ,   [ 3 2 ] .   On ce   t h e  co g n iti v e  r ad io   tech n o lo g ies  ar e  u s ed   i n   co m m u n i ca tio n   n et w o r k s ,   ca lc u latio n s   m u s t  h av e   b ee n   m ad e  i n   r ea l  ti m e  an d   t h e  p r o ce s s es  o f   d etec tio n ,   d ec i s io n ,   s h ar in g ,   a n d   m o b ilit y ,   m u s t  b e  e x ec u ted   i n   f r ac tio n s   o f   a  s ec o n d .   T h er ef o r e,   s tr u ctu r es  t h at  d o   n o t  r eq u ir e   h i g h   co m p u tatio n al  co m p lex i t y   s h o u ld   b e  i m p le m en ted .     E A   p r o m is es   to   b e  a  to o l  to   ac h iev e  in   C R Ns,  s in ce   p r ese n t  co m p u tatio n a l  s i m p licit y ,   r eliab ilit y ,   an d   r o b u s t  p er f o r m an ce   w h e n   p er f o r m i n g   th eir   in s tr u ctio n s .   E As  h a v e  also   b ee n   p r esen ted   as  a  s o lu tio n   t o   p r o b lem s   o f   o p ti m i za tio n ,   lear n i n g ,   a n d   s ea r ch .   T h is   w o r k   i s   g o i n g   to   p r esen t  s o m e  E As  th at  h a v e   b ee n   p r esen ted   in   ar ti f icial  i n t ellig e n ce   as  p o w er f u l  to o ls   f o r   p ar am eter s   es ti m ati n g   i n   b o th   clas s if icatio n   a n d   p r ed ictio n .   Fu r th er m o r e,   it  is   i m p o r ta n t  to   m en tio n   h o w   t h e y   w o r k   a n d   w h at  al g o r ith m s   p r esen t  i n   s tate  o f   th e   ar t h av e  b ee n   u s ed   to   i m p r o v e  th e  p er f o r m a n ce   o f   C R .       3.   E VO L U T I O N ARY  A L G O R I T H M S   E As  ar e  a  s et  o f   m ac h i n e  lear n in g   tec h n iq u es  t h at  s ee k   to   i m itate  t h e  r o b u s t n es s   o f   t h e  p r o ce d u r es  an d   s tr u ct u r es  t h at  b io lo g ical  o r g an is m s   h a v e  u s ed   f o r   ad ap tatio n   an d   ev o l u tio n   lear n i n g   [ 3 3 ] .   W e  ar e  g o in g   to   d escr ib e  in   b r ief ,   th e   tec h n ical  a n d   f u n d a m e n tal   o p er atio n s   b y   w h ic h   t h e  e v o lu tio n a r y   al g o r ith m s   h a v e  b ee n   m o ti v ated .   T h e  in te n tio n   is   to   s h o w   t h e  r e ad er   a  n o tio n   o f   t h e  al g o r ith m s   a n d   h o w   th e y   ca n   b e  i m p le m en ted   i n   th e  C R Ns p r o b le m s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew A p p r o a ch es in   C o g n itive  R a d io s   u s in g   E v o lu tio n a r y  A lg o r ith ms   ( C esa r   He r n á n d ez )   1639   3 . 1 .   G enet ics a lg o rit h m s   ( G A)   T h e  GA   Alg o r it h m   is   a n   E As  tec h n iq u e  w h ic h   is   b ased   o n   m e th o d s   o f   i n h er ita n ce   an d   n at u r al   s elec tio n   i n s p ir ed   b y   t h e  b io lo g y   o f   ev o l u tio n   [ 1 5 ] .   T h e  GAs  f in d   t h eir   u t ilit ie s   o n   g en etic  o p er ato r s   o f   r an d o m   m u tatio n   an d   r ec o m b i n atio n   t h r o u g h   cr o s s - b r ee d in g   to   i m p r o v e  th eir   s o l u tio n s .   T h e  GAs e n co d e  th eir   p o ten tial  s o l u tio n s   in   a  s i m p le   ch ai n   o f   c h r o m o s o m es  a s   a   d ata  s tr u ctu r e.   T h e n ,   t h e y   s elec t  th e   b est  o p tio n s   t o   ap p ly   r ec o m b in a tio n   o p er ato r s   an d   p r eser v in g   th e  d esire d   in f o r m atio n   [ 3 3 ] .   T h e  im p le m en tatio n   o f   g en e tic   alg o r ith m s   s tar ts   w it h   a  r a n d o m   p o p u latio n   o f   c h r o m o s o m es,  w h ic h   e v alu a te  t h e  p r o b lem   an d   s ee k   o p p o r tu n itie s   f o r   r ep r o d u ctio n .   T h e  p u r p o s e  is   to   p r eser v e  ch r o m o s o m es  a n d   g i v e  t h e  ch a n ce   o f   r ep r o d u cin g   ch r o m o s o m e s   w it h   b etter   s o lu tio n s .   B esid es,  th e  o p er ato r s   m en tio n ed   ab o v e,   th e  g e n etic   alg o r ith m s   i n clu d e   o th er   es s en t ial  co m p o n en t s   s u ch   a s   i n itial   p o p u latio n ,   g e n eti c  r ep r esen tatio n ,   f it n ess   f u n cti o n ,   an d   m ec h a n is m   f o r   s elec tio n   [ 2 0 ] .     3 . 2 .   Art if icia l  b ee   co lo ny   ( AB C)   T h e  A B C   alg o r ith m   ar e  u s ed   t o   s o lv e  m u ltid i m en s io n al  a n d   m u lti m o d al  o p ti m izatio n   p r o b le m s .   T h e  b asic  m o d el  o f   a  h o n e y   b ee   co lo n y   i s   c h ar ac ter ized   in   t wo   i m p o r tan t  s ta g es:   th e   n ec tar   co llectio n   a n d   t h e   ab an d o n m e n t  o f   t h e  f o o d   s o u r ce .   W e  ca n   ch ar ac ter ize  th r ee   ess e n tial  co m p o n en ts   i n   a  h o n e y   b ee   co lo n y ;  t h e   f o o d   s o u r ce ,   th e  e m p lo y ed   b ee s   an d   u n e m p lo y ed   b ee s   [ 3 4 ] .   Dif f er e n t  f ac to r s   d is tin g u is h   as  a  g o o d   o r   b a d   f o o d   s o u r ce ;  th e   m o s t  i m p o r ta n t  i s   th e   p r o f itab ilit y   o f   t h e  f o o d   s tan d s   o u t   s i n ce   it  i n d icate s   h o w   m u ch   is   le f t   af ter   th e  ex tr ac tio n   b eg i n s .   T h e  p r o f itab ilit y   o f   t h e  f o o d   ca n   b e  r ep r esen ted   as  a  s in g le   q u an tit y   [ 3 5 ] .   T h e   E m p lo y ed   b ee s   a s s o ciate d   w i t h   a  p ar tic u lar   f o o d   s o u r ce   ca r r y   t h e  i n f o r m atio n   ab o u t  s u c h   as  t h e  p r o f itab il it y   o f   t h e  s o u r ce ,   th e  d is tan ce ,   an d   d ir ec tio n   co n ce r n in g   to   th e  h iv e.   T h e  e m p lo y ed   b ee s   s h ar e  th is   i n f o r m atio n   w it h   t h e  u n e m p lo y ed   b ee s   w it h   a  p r o b ab ilit y   [ 3 4 ] .    Un e m p lo y ed   b ee s   ar e  in   co n s tan t  s ea r c h   o f   f o o d   s o u r ce s   t o   b e  e x p lo ited .     T h ese  b ee s   a r e  d iv id ed   in to   t w o   t y p e s ;  Sco u ts   a n d   Ob s er v er s .   T h e  s co u t  o n es  lo o k   i n   t h e  s u r r en d er s   ar o u n d   t h e  h i v e  f o r   f o o d   an d   th e   lo o k er ’ s   o n e s   w a it  in   t h e  h i v e  an d   estab lis h   a  s o u r ce   o f   f o o d   th r o u g h   th e  i n f o r m atio n   s h ar e d   b y   th e  e m p lo y ed   b ee s .   T h e  ex ch a n g e  o f   in f o r m atio n   th r o u g h   b ee s   is   t h e  m o s t  cr u cial  e v e n t  i n   t h e  f o r m atio n   o f   co llect iv e   k n o w led g e.   A   d an ce   ca lled   wag g le  p r o v id es  in f o r m a tio n   ab o u t  th e  q u alit y   o f   f o o d   s o u r ce s .   On ce   th e  lo o k er   b ee s   o b s er v e  t h e  w a g g le,   t h e y   w ill  a n al y ze   a n d   ch o o s e  t h e  m o s t  p r o f i tab le  s o u r ce   to   u s e  it  as  t h e  b e s t  s o u r ce   o f   f o o d   [ 3 4 ] .    T h e  A B C   s i m u late s   th e  b eh a v io r   o f   th e  b ee s   an d   d iv id es  th e  b ee s   in to   t w o   g r o u p s :  o n e  h alf   w ill  b e  e m p lo y ed   b ee s   a n d   t h e  s ec o n d   h al f   w ill   b e  lo o k er s   u n e m p l o y ed   b ee s .   Fo r   in s ta n ce ,   ea ch   f o o d   s o u r ce   t h er e   w il l  b e  o n l y   o n e  e m p lo y ed   b ee .   T h er ef o r e,   th e  n u m b er   o f   e m p lo y ed   b ee s   w ill  b e  eq u al  to   th e  n u m b er   o f   f o o d   s o u r ce s   ar o u n d   t h e  h iv e.   T h e  e m p lo y ed   b ee s   w h o s e  s o u r ce   o f   f o o d   is   f i n i s h ed   w i ll  b ec o m e  a n   u n e m p lo y e d   s co u t b ee .     I n   b r ief ,   t h e  A B C   al g o r ith m   is   th e n   d i v id ed   in to   th r ee   s tep s .   First,  m o v i n g   t h e  w o r k in g   b ee s   i n to   t h e   f o o d   s o u r ce s   an d   d eter m i n i n g   th e  a m o u n t  o f   f o o d .   Seco n d ,   s en d   lo o k er   b ee s   to   th e  f o o d   s o u r ce   an d   d eter m i n e  th e  a m o u n t  o f   f o o d .   T h ir d ,   s t o p   th e  ex p lo itatio n   o f   f o o d   b y   e m p lo y ed   b ee s   w h e n   th e  f o o d   is   ex h au s ted   an d   co n v er t t h e  b ee   in to   a  s co u t to   d is co v er   n e w   s o u r ce s   o f   f o o d   r an d o m l y   [ 3 4 ] .     3 . 3 .   Ant   co lo ny   s y s t e m   ( ACS)   Mo d er n   A I s   tech n o lo g ie s   h a v e  b ee n   s t u d ied   th e  b eh a v io r   o f   an t  co lo n y   s y s te m s .   An t  co l o n ies  h av e   th e  c h ar ac ter is tic   o f   s ee k i n g   s h o r t  r o u tes  o f   f o o d   s o u r ce s   a n d   th e  r et u r n   w a y   to   th e   n e s t.  An ts   lead   t h eir   w a y   o f   co m m u n icati n g   w it h   ea c h   o th er   u s i n g   th e   p h er o m o n e  tr a ils   f i n d in g   t h e   r o ad   to   f o llo w   t h e  clo s e s t  a n t   [ 3 6 ] .  T h er ef o r e,   th e  m o r e  an t s   f o llo w   a  p ath ,   t h e  h i g h er   t h e   a m o u n t  o f   p h er o m o n e  d ep o s ited   o n   th e  tr ail.   Ma th e m atica ll y   s p ea k i n g ,   th e  p r o b a b ilit y   t h at  a n   an t  w ill   s el ec t  a  p ath   i n cr ea s es   w it h   t h e  n u m b er   o f   an t s   t h at   h av e  tr a v eled   th e  p ath .     I n   th is   w a y   t h e  co llectiv e  b e h av io r   o f   th e  an t s   is   ch ar ac te r ized   as  a   p o s itiv e  f ee d b ac k   p r o ce s s ,   in   o th er   w o r d s ,   it  is   a  p r o ce s s   th at  r ein f o r ce s   its el f   allo w i n g   a  v er y   f a s t  co n v er g e n ce   as  l o n g   as  t h er e  is   n o   li m ita tio n   i n   th e  en v ir o n m e n t  th at  lead s   to   th e  ex p lo itatio n   o f   th e  s o l u tio n   [ 3 7 ] .   E ac h   an t  is   id en tifie d   as  an   ag en t  th at  leav e s   a  s i g n al  t h at   allo w s   m a k i n g   ch a n g es  i n   f u t u r e  d ec is io n s .   T h er ef o r e,   th e  s et  o f   an t s   d o es  n o t   co n v er g e  to   a  s i n g le  s o l u tio n   i n s tead   t h e y   ar e  m ad e  a  s u b s p a ce   o f   s o lu tio n s   to   th e n   s elec t t h e  b est.    A l g o r ith m s   s u ch   as  a n t  co lo n y   o p tim iza tio n   ( A C O)   ar e  b ase d   o n   s to ch asti c  p r o ce s s es,  a n d   s o cial  th e   b eh av io r   o f   t h e  an ts   d escr i b ed   ab o v e,   in tr o d u ce   s o lu ti o n s   to   a  co m p lex   o p ti m izat io n   p r o b lem   [ 3 3 ] .  C h ar ac ter is tics   s u c h   as  p ar allel  co m p u ti n g ,   s el f - o r g a n izatio n ,   an d   p o s itiv e  f ee d b ac k   ar e  i n h er e n t  in   AC O.   I t  allo w s   m u lt i - a g e n t  o p ti m izat io n   to   r ea ch   g lo b al  s o lu t io n s ,   r ed u ce   co m p u ti n g   ti m e  an d   co m p u ta tio n al   co m p le x it y   [ 3 8 ] .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 8   :   1 6 3 6   –   1646   1640   3 . 4 .   Cuc k o o   s ea rc h ( CS)     T h i s   m et h o d   o f   E A   i s   b ase  o n   th e  r ep r o d u ctiv e  b eh a v io r   o f   th e  c u ck o o   b ir d   s p ec ies  an d   t h e  w a y   i n   w h ic h   t h e y   h atc h   t h eir   e g g s . T h e  tactic  a s s u m ed   b y   t h e  b ir d s   is   to   d ep o s it  th e  e g g s   i n   a  c o m m u n al  n est  a n d   r e m o v e  s o m e  e g g s   th at  b elo n g   to   th e  n est  [ 3 9 ] .   T h e  eg g s   d ep o s ited   b y   th e  cu c k o o   ar e  ca lled   alien   eg g s ,   an d   th e  eg g s   th at  a r e  p r ev io u s l y   i n   th e  n e s ts   ar e  ca lled   h o s t  e g g s .   I f   th e  h o s t  b ir d   f i n d s   p ar asit ic   eg g s   i n   its   n est,  i t   w il l p r o ce ed   to   g et  r id   o f   th e  e g g   o r   leav e  t h e  n e s t.    Dif f er en t  s p ec ies  o f   cu c k o o   h av e  ev o l v ed   to   ca m o u f lag e  t h eir   eg g s   i n to   th e  h o s t 's,  o r   o n ce   th e  ali en   eg g   i s   d ep o s ited ,   it  w ill  tr y   to   b len d   an d   u n n o ticed   b y   th e  h o s t  b ir d .   T h e  in cu b atio n   ti m e  f o r   th e  p ar asit ic  eg g s   is   le s s   th a n   th e   h o s t  e g g s ,   a s   a  co n s eq u en ce   o n ce   th e   cu c k o o   ch ick   h a s   h atc h ed   it s   f ir s t   in s ti n ct  w ill  b e   to   d is lo d g e  th e   h o s t  e g g s   to   i n c r ea s e  th e  c h a n ce   o f   b ein g   f e d   b y   th e   h o s t   b ir d .   A l l  t h ese   tactics  h a v e  b ee n   d ev elo p ed   an d   ev o lv ed   to   in cr ea s e  th e  p r o b ab ilit y   th at  t h e  p a r asit e  eg g   w ill b e  b r ee d   an d   f ed   [ 3 9 ] .    I n   a  co m p u ta tio n al  p la n e,   th e   C S  s y n t h esize s   th e  b e h av io r   o f   th e  c u c k o o   b ir d   in   th r ee   r u les:   Firs t,   ea ch   c u ck o o   w il l  lea v e  o n l y   o n e  e g g   w h en   it  ar r iv e s   at   a  r a n d o m   n est.   Seco n d ,   t h e  b es t  n est  w it h   th e   h i g h est   q u alit y   o f   p ar asit e  e g g s   w ill   b e  tak e n   in   th e   f o llo w in g   g e n er atio n s .   T h ir d ,   T h e  n u m b er   o f   av ailab le  h o s t   n e s ts   ca n   b e  m o d i f ied   an d   th e  p r o b ab ilit y   th at  a  p ar asit e  eg g   w il l  b e  d is co v er ed   w ill  b e   g i v en   b y   a  r atio n al  n   u m b er   [ 4 0 ] .   E ac h   eg g   i n   a  n est   r ep r esen t s   a  s o l u tio n   n e w   s o lu t io n .   T h e  o b j ec tiv e  th e n   i s   to   u s e  t h e  n e w   a n d   p o ten tiall y   s o l u tio n s   ( alien   e g g )   to   r ep lace   th e  p r ev io u s   s o lu tio n s ,   w h ic h   d o   n o t  r ep r e s en t  g o o d   s o lu tio n s   ac co r d in g   to   th e  p r o b lem .   T h e  g en er atio n   o f   n e w   s o l u tio n s ,   n e w   c u ck o o   eg g s ,   w il l  b e  im p le m e n ted   th r o u g h   th e  r an d o m   r o u te  o f   L é v y   f li g h t s .   T h e  u s es  o f   L é v y   f li g h t s   ar e  ess en t ial  in   t h e  i m p le m en tatio n   s in ce   t h e y   r ep r esen t  a  m o r e  e f f icie n t  t h e   ex p lo r atio n   o f   t h e  b ir d   to   f i n d   a  n est.   T h e  len g t h   o f   th e   s t ep s   is   lo n g er   a n d   i s   r ep r esen ted   b y   a  L év y   d is tr ib u tio n   [ 4 0 ] .     3 . 5 .   P a rt icle  s w a rm   o pti m iza t io n   ( P SO )   T h is   E A   in te n d s   to   estab lis h   an d   im p r o v e  co m m u n icatio n   ch a n n el s   b ased   o n   th e  s i m u latio n   o f   s w ar m s   [ 3 3 ] .   I ts   m ai n   ap p lica tio n   is   i n   t h e  o p ti m izat io n   o f   n o n li n ea r   f u n ctio n s   [ 4 1 ] .   T h e  alg o r ith m   s ee k s   to   m o d el  a n d   u n d er s ta n d   th e  b as ic  r u les  o f   co llecti v e  m o v e m e n t  an d   co m m u n al  r eg r o u p in g   o f   s w ar m   m e m b er s .   E x a m p le s   o f   t h is   b eh a v io r   ar e  ex h ib ited   b y   d if f er en t  s p ec i es  o f   an i m al s   s u c h   as  b ir d s ,   f is h e s ,   b ac ter ia,   a n d   in s ec t s   [ 4 2 ] .   T h ese  r u les  ar e   b ased   o n   an   in f o r m at io n   e x ch an g e  a n d   th e   p h y s ical   co n s er v atio n   o f   s p ac e  o cc u p ied   b y   ea ch   m e m b er   in   t h e  s w ar m   at  th e  m o m e n t t h eir   tr av el.     I n   a  f lo ck i n g ,   f o r   ex a m p le,   s o m e  m e m b er s   o f   t h e  s w ar m   ar e  attr ac ted   w h er e  t h e  p lace   th e  f o o d   is   f o u n d .   T h er ef o r e,   th e  r est   o f   f lo ck   ev e n t u all y   ar e  attr ac te d   b y   a  d y n a m ic  f o r ce .   T h is   s elec ti v e  g r o u p   o f   m e m b er s   th a t  h a v e  b ee n   a ttra cted   f ir s tl y   i s   k n o w n   as  t h e  o p ti m u m   in   a  s ea r ch   s p ac e  [ 4 1 ] .   Fu r th er m o r e,   th e  P SO  g e n er ates  a   p o p u latio n   o f   r an d o m   a g e n ts   in   p o s itio n   an d   s p ee d   w h ic h   r ep r esen t  t h e  e n titi e s   t h at  m a k e  u p   th e  s w ar m .   I n   f ac t,   t h e  r an d o m   co m p o n e n t  is   ad d ed   to   av o id   a  co n s is ten t  p atter n   an d   av o i d   a  r ig id   b eh av io r   in   th e  s w ar m .   I n   ea c h   iter ati v e  c y cle,   ea ch   a g e n t  d eter m i n e s   its   n e w   v e lo cit y   co n ce r n i n g   th e  p o s itio n   o f   t h e  n ea r est n e ig h b o r   ag en t.    On ce ,   s o m e  a g e n ts   h a v e   f o u n d   a  s o l u tio n   th e y   w ill   ad d r ess   to   it,  a n d   ac co r d in g   to   t h e   in f o r m atio n   s h ar i n g   in   t h e  s w ar m ,   t h e y   w i ll  f l y   o v er   a  s o l u tio n   s p ac e.   E ac h   ag e n t  t h at  h as  f o u n d   a  s o l u tio n   w ill  d ir ec t  it s   n eig h b o r in g   ag e n ts   i n   t h at  r eg io n .   I n d ee d ,   th e  s w ar m   ca n   r ea ch   a  r ea s o n ab le  s o lu t io n   t h a n k s   to   th e  d ir ec tio n   o f   t h e  f ir s t   ag e n t.  Mo r eo v er ,   ea ch   a g en t  i s   co n s id er ed   as  a   d ata  s tr u ctu r e   th a t  co n ta in s   r elev an t  i n f o r m atio n   ab o u t th e  s o l u tio n   o f   t h e  o p ti m izatio n   p r o b lem   a n d   is   tr ea te d   in   th e  co n te x t a s   a  p ar ticle.     T h e  in f o r m atio n   ab o u t  t h e  b e s t  s o l u tio n   f o u n d   s o   f ar   i s   co n tai n ed   in   a  p ar ticle  th at   i n d icate s   t h e   cu r r en t  lo ca tio n   i n   t h e  o p ti m izatio n   p la n e.   T h e  s u b s et  o f   ag en t s   i s   s ee n   a s   n ei g h b o r s .   I n   s h o r t,  th er e  ar e   s ev er al  tas k s   e x ec u ted   i n   a   P SO  at  th e   ti m e  b y   s p ec ial ized   ag e n ts .   T h at  f e a tu r ed   s u p p o r ted   th e  d i v i s io n   o f   lab o r ,   im p r o v ed   t h e  s p ee d s   u p ,   an d   p er f o r m a n ce   i n   co m p ar is o n   to   th e   p er f o r m a n ce   o f   s eq u en tial ta s k s   m ad e  it   b y   u n s k illed   w o r k er s   [ 3 4 ] .       4.   E VO L U T I O N ARY  A L G O R I T H M S CO NT RIB UT I O NS   I N  CO G N I T I V E   RADIO   I n   th i s   s ec t io n ,   w e  w il l  p r esen t  t h e  m o s t  r ec en t  co n tr ib u ti o n s   i n   th e  liter atu r e  w h er e  e v o lu tio n ar y   alg o r ith m s   p la y   a  v ita l a ch ie v e m en t i m p r o v i n g   th e  C R Ns p er f o r m a n ce .     4 . 1 .   GA   I n   [ 5 5 ]   p r o p o s ed   a  s p ec tr u m   allo ca tio n   m o d el  t h at  ca n   b e  u s ed   i n   n a m ed   u n d er lay   n et w o r k s   ( UC SG C ) .   T h e  ap p r o ac h   is   im p le m e n ted   b ased   o n   th e  m at h e m a tical  m o d el  o f   co lo r - s e n s itiv e  g r ap h   co lo r in g   ( C SGC ) .   C SGC   is   d ep lo y i n g   f o r   s p ec tr u m   allo ca tio n   d ev elo p m e n t s   an d   it  h as  b ee n   u s ed   in   o v er la y   n et w o r k s .   I n   o r d er   to   o p tim ize   t h e   b en e f its   o f   th e   n et w o r k ,   t h e  Op ti m i ze   Gen etic   A l g o r ith m   ( OG A )   is   i m p le m e n ted   to   allo w   co n v er g e n ce   an d   av o i d   r em e m b er i n g   th e  lo ca l  o p t i m u m ,   i n   co m p ar is o n   to   th e   tr ad itio n al  GA   b y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew A p p r o a ch es in   C o g n itive  R a d io s   u s in g   E v o lu tio n a r y  A lg o r ith ms   ( C esa r   He r n á n d ez )   1641   r an d o m l y   r ec r u iti n g   i n d i v id u a ls   i n   ea c h   iter atio n .   T h e  OG A  in   ea c h   iter atio n   s elec ts   g o o d   f it n ess   f r o m   t h e   f at h er   an d   th e   o f f s p r i n g .   T h en   ad d s   n e w   i n d iv id u als   to   p r o d u ce   n e w   p ar en ts .   T h i s   w il l  all o w   t h e   alg o r it h m   to   co n v er g e   to   an   o p ti m al  g lo b al  w it h   a  p r o b ab ilit y   o f   1 .   T h e  au th o r s   m a k e  a  co m p ar is o n   b et w ee n   th e   alg o r ith m s   U C SG C   a n d   C S G C ,   s h o w i n g   t h e  u s e  o f   UC S G C   h as  g r ea ter   n et w o r k   b en e f its .   T h en   co m p ar ed   th e  alg o r ith m s   O G A   an d   G A ,   r ev ea lin g   th e  OG A  alg o r it h m   h as   h ig h er   p er f o r m a n ce .     4 . 2 .   AB C   I n   [ 4 3 ] ,   an   A B C   al g o r ith m   i s   p r esen ted   to   d esi g n ate   r ec ep to r s   r etr an s m is s io n s   u s i n g   a  s u b o p ti m al   in d icato r   d etec tio n   o f   in d icat o r s   in   a  b in ar y   f o r m .   T h e  lo o k er ’ s   b ee s   m a k e  a  g r ee d y   s el ec tio n   o n   e m p lo y ed   b ee s   u s i n g   a  p r o b ab ilit y   f u n ct io n   allo w i n g   m o r e  ef f icie n t  r esu lt s   co n ce r n i n g   to   t y p ical  g r ee d y   s e lectio n .   T h e   i m p r o v e m en t   p r esen ted   i n   t h i s   alg o r it h m   lie s   i n   s e n d   s co u t   b ee s   to w ar d s   all  ab an d o n ed   s o u r ce s   i n s tead   o f   s elec ti n g   o n e  f o o d   s o u r ce   to   leav e   an d   s en d i n g   e x p lo r er   b ee s   to   f in d   n e w   f o o d   s o u r ce s .   T h e  r esu lts   ar e   co m p ar ed   w ith   s o m e  o th er   o p tim izatio n s   alg o r it h m s   s u c h   as  E x h a u s ti v e  Sear ch   Alg o r ith m ,   E x h a u s ti v e   Sear ch   Alg o r it h m   1 - to - 1 ,   AC O,   E s ti m atio n   o f   Dis tr ib u tio n   A l g o r ith m   a n d   B io g eo g r ap h t - b ase  Op ti m izatio n .   T h e  ch an n el  ca p ac it y   o v er   r e ce iv er s   i n   a   s h ar ed   b an d w id th   s h o w i n g   i n cr ea s es   w it h   t h e  n u m b er   o f   u s er s ,   a s   w ell   as   an   in cr ea s e  i n   t h e  ca p ac it y   w i th   t h e  n u m b er   o f   r etr an s m i s s io n s .   T h ese  ap p r o x i m at io n s   ar e  tak i n g   ca r e   o f   P U  in ter f er en ce   r estrictio n s .   I n   s u m m ar y ,   t h e  al g o r ith m   p r esen ted   h as  a   p er f o r m a n ce   cl o s e  to   E S A ,   w h ic h   o f f er s   a n   o p ti m al  s o lu tio n ,   b u t   w it h   a  lo w er   co m p u tat io n al  c o m p le x it y .   I n   [ 4 4 ] ,   th e  a u t h o r s   p r o p o s ed   a  s o l u tio n   f o r   th e   as s ig n m e n t   in   C R   c h a n n el s   u s in g   a   b ee   alg o r ith m .   T h e  m o d el  w as  f o r m u lated   b ase  o n   [ 4 5 ]   ap p r o x i m atio n s .   T h e  p r ev io u s   w o r k   p r o p o s ed   th r ee   f u n ctio n s   f o r   an   o p tim a l  ass i g n m en t  o f   an   o p e n - s p ec tr u m   ch a n n el  i n   a  C R N .   T h e  co n tr ib u to r s   ad d   a  n e w   f u n ct io n   f o r   a  b etter   d ec is io n   m a k i n g .   T h e  f u n cti o n s   ar e  ex p o s ed   r eg ar d in g   s in g le - h o p   f lo w   an d   d escr ib e d   h o w   t h e  ch a n n e l  allo ca tio n   in   C R   s y s te m s   w o r k s .   a.   Max - s u m   o f   r e w ar d ,   ( MSR ) :   d escr ib es  th e  to tal  u s e  o f   t h e  s p ec tr u m   i n   th e  s y s te m   i n d ep en d en t  o f   th e   j u d g m e n t  m ad e  i n   ea ch   r e w ar d   o f   SUs .   b.   Max - m i n   r e w ar d   ( MM R ) : I t is   th e  s u m   o f   th e  u s er s   w i th   le s s   allo ca tio n   in   t h e  s p ec tr u m   c.   Max - P r o p o r tio n al - Fair   ( MP F):  A d d   a  p r o p o r tio n al  ch an g e  i n   th e  r e w ar d   f o r   ea ch   p o s s ib le  ass ig n m en t  an d   its   o w n   r e w ar d .   T o   d ec r ea s in g   t h e  s ea r c h   s p ac e,   a  m ap p in g   p r o ce s s   is   p r o p o s ed   b et w ee n   t h e  ch a n n el  as s i g n m e n t  a n d   t h e  b ee   p o s itio n s .   D u e  to   t h e  au to m at ic  f i n g er p r in ts   le f t  b y   t h e  P Us  in   th e  s p ec tr u m ,   eit h er   b y   b r o ad ca s t  o p er atio n   in d icato r s   o r   b y   ac ce s s   to   th e  d atab ase  ce n ter s ,   th e  SU s   ar e  ab le  to   d etec t  th ese  s ig n als  g i v en   n o t  to   in ter f er e   w it h   th e   o p er atio n   o f   t h e  P Us.T h e  f u n ctio n   ad d ed   to   in cr ea s es  t h e  j u d g m e n t   f o r   ea c h   c h an n el   as s ig n ed   th r o u g h   th e  SU  w a s ;  Ma x i m u m   C o n tr ac to r   T o tal  R e w ar d   ( MCT R ) :  T o   tak e  ca r e  th e  li m i ts   f o r   th e  r e w ar d s   o f   No n - L ice n s ed   User s .   T h e  alg o r ith m s   A B C   an d   b ee   s w ar m   o p ti m izatio n   ( B SO)   al g o r ith m s   w er e  f o r m u lated   u s i n g   t h e  f u n ctio n s   ab o v e  a n d   s h o w   t h e  n e t w o r k   p er f o r m an ce   i m p r o v es  b y   r ed u cin g   i n ter f er e n ce   b et w ee n   SUs .   T h e  r esu lts   o f   th i s   r esear ch   ar e  co m p ar ed   w i th   t h e  alg o r ith m s   G A ,   QG A ,   C SGC   a n d   P SO.  W h er e  A B C   an d   B SO  p er f o r m   m u c h   b ett er   th an   G A ,   QG A   an d   C SG C .   T h e  A B C   an d   P SO  alg o r ith m s   h a v e  a  s i m ilar   p er f o r m a n ce   a n d   th e  B SO a lg o r ith m   s h o w s   s u p er io r   p er f o r m an ce .     4 . 3 .   ACS   T h e  w o r k   e x h ib ited   i n   [ 4 6 ] ,   a  ch a n n el   h o p p in g   al g o r ith m   is   p r esen ted   f o r   th e  s elec tio n   o f   a  co n tr o l   ch an n el  in   a  h eter o g en eo u s ,   s p atial  an d   ti m e - v ar y i n g   s p ec tr u m   f o r   an   A d - h o c  C R Ns.    T h e  S w ar m   A id ed   Sta y   J u m p   ( S A SJ )   alg o r ith m   i s   b ased   o n   an ts   co lo n y   s y s te m   f o r   th e  s elec tio n   o f   a  co n tr o l  c h an n el  w i th o u t  th e   ex is te n ce   o f   p r e - es tab lis h ed   r o u tes  s u c h   as  ac ce s s   p o in t s   o r   b ase  s tatio n s .   So m e  c h ar ac ter is tics   ar e  d esig n a ted   r eg ar d in g   r o ad   q u a lit y .   T h e  r ea l  p h er o m o n e  i s   s ea r ch i n g   f o r   th e   b est  c h a n n el   h o p p in g   s eq u en ce   ( C HS )   o f f er ed   b y   t h e  n et w o r k .   An   an t  s y s te m   w i ll  s ee k   a n d   r ein f o r ce   th e  c h a n n el   w it h   b etter   ch a r ac ter is tics   b et w ee n   m u ltip le  o p tio n s   o f f er ed   b y   th e  n et w o r k .   T h e  alg o r it h m   i m p r o v es  t h e  co n v er g en ce   ti m es o cc u r r in g   w h e n   ea c h   n o d e  o f   an   SU  s ee k s   to   co m m u n ica te  w it h   an o t h er   n o d e.   I t  is   r elev a n t  to   m e n tio n   th at  t h e  w a y   to   estab lis h   a   co n n ec tio n   is   u s i n g   a  s h ar ed   c h an n el.   T h e  r es u lt s   o f   th is   d e v elo p m e n t  ar e  s i m u lated   in   an   u r b an   ce ll u lar   r ad io   en v ir o n m e n t  w it h   co n s tr u ct i o n s   h i n d er in g   d ir ec t  co m m u n icatio n .   A s   a   r esu lt,  t h e  S ASJ   s h o w s   b etter   p er f o r m a n ce   t h a n   R e n d ez v o u s   t i m e s   ( T T R ) ,   an d   ex p ec ted   R en d ez v o u s   ti m es  ( E T T R ) .   T h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  g i v es   b etter   r esu lts   in   c h an n el s   r e - s elec tio n   w h er e   th er e  ar e  tr a f f ic  s ce n ar io s   o r   s ec u r it y   a ttack s   i n   co n tr ast to   th e  tec h n iq u e  o f   s e l ec tin g   s i n g le  ch a n n e ls .   T h e  w o r k   p r o p o s ed   in   [ 5 2 ] ,   an   i m p r o v ed   AC O  i s   i n tr o d u ce d   to   in cr ea s e  th e  s p ec tr u m   p er f o r m an ce   i n   a  C R Ns.  T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   q u ic k l y   co n v er g es  to   a n   o p tim a l  s o l u tio n   d u e  to   th e   r ein f o r ce d   lear n in g   w h ic h   is   p r o v id ed   to   an   ac cu m u lated   p h er o m o n e.   T h e  au t h o r s   r ep r esen t  th e  n u m b er   o f   a v ailab le  ch an n els  a n d   u n l icen s ed   u s er s   i n   a  m atr i x .   T h e  m atr i x   w ill  j u d g e  w h eth e r   a  n o d e  is   av ailab le  o r   s atis f i es  th e  i n ter f er e n ce   r estrictio n s .   I f   th e  n o d e  m ee t s   th e  i n ter f er e n ce   r estrictio n s ,   th e  ch a n n el  w il l  b e  ass i g n ed   to   th e  SU  to g eth er   w it h   a  b en ef i t.  Fo r   in s tan ce ,   th e  SU  w ill  b e  d escr ib ed   an t  s ea r ch in g   f o r   f o o d ,   in   th is   ca s e,   a  n o d e.   T h e  SU  w ill   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 8   :   1 6 3 6   –   1646   1642   leav e  a  p h er o m o n e  o n   t h e  p at h ,   an d   t h e  n e x t  S U  w ill   s elec t   th e  p at h   w it h   t h e  h i g h est  p r o b ab ilit y   o f   f i n d i n g   a   f o o d /n o d e.   T h e  alg o r ith m   att ac h es   to   t h e  tr ad itio n a l  a n t  c o lo n y   m et h o d ,   th e   w a y   i n   wh ich   t h e  p h er o m o n e   s p r ea d s   its   f i n g er p r in t,  to   in cr ea s e  th e  g lo b al  s ea r ch   ca p ac it y .   T h e  p h er o m o n es  p ar a m eter s   ar e  co n f i g u r ed   b y   ad j u s tin g   t h e  atte n u at io n   co e f f icie n t,  a n d   th e  p at h   to   b e  f o llo w ed   i s   li m ited   to   s p ec i f ic  in ter v a ls   g i v en   b y   ex p er i m e n tatio n .   T h e  alter s   ab o v e  s ee k i n g   to   p r ev e n t  p r e m atu r e  co n v er g en ce .   T h e  an t  c o n f i g u r atio n   p la y s   a  v ital  r o le  i n   t h e  ab ilit y   to   f i n d   o p ti m al  s o lu t io n s .   I f   it   is   s elec ted   a  s m al l  v a lu e,   t h e  ab ilit y   to   f i n d   g o o d   s o lu tio n s   w ill  b e  lo w ,   a n d   th e  b en ef it s   w ill  b e  f e w .   A s   t h e  n u m b er   o f   an ts   is   i n cr ea s ed   th e   s ea r ch   ca p ac it y   f o r   o p tim a l  s o lu tio n s   i m p r o v e s   a n d   t h e  b en e f it s   i n cr ea s e   i n   t h e  s a m e   w a y . I t   is   co n cl u d ed   f r o m   t h e  s ce n ar io s   p r o p o s ed   b y   t h e  a u th o r s   t h at  c o n v er g e n ce   f o r   a n   o p ti m al  s o lu tio n   w as   ac h iev ed   b y   m a k in g   d y n a m ic  c h a n g e s   in   th e  u p d ates o f   t h e  p h er o m o n e  as  w ell  as t h e  atte n u atio n   c o ef f icie n t s .     4. 4.   CS   T h e  d ev elo p m e n t  i n   [ 4 7 ] ,   u s e  th e  al g o r ith m   I m p r o v ed   C u c k o o   Sear ch   ( I C S)  to   s e n s i n g   t h e  s p ec tr u m   in   a  C R   o f   s ca r ce   s atellite s . T h e  co m p le x it y   o f   t h is   n et wo r k   is   lo w er   in   co m p ar is o n   t o   ce llu lar   telep h o n y   n et w o r k s .   T h er ef o r e,   th e  s ea r ch   i n   th e   s h ar ed   s p ec tr u m   is   s lo w er   f o r   s atellite  co g n itiv e   n et w o r k s .   O n e  o f   t h e   p r im ar y   o b j ec tiv es  o f   t h e  I C S   co n ce r n i n g   t h e  C S  is   th e  ad j u s t m e n t  o f   t h e  s ea r c h   p ar a m eter s   ( A lp h a)   an d   ( P a) .   T h e  v alu e s   o f   A lp h a  a n d   P a  d ec r ea s e  w it h   t h e  n u m b er   o f   ite r atio n s   a m o u n t s ,   s ea r c h in g   in   t h is   w a y   f o r   a  f a s ter   an d   m o r e  ef f icie n t  g lo b al  s ea r ch .   T h e  r esu lts   o b tain ed   wer e:  T h e  p r o b ab ilit y   o f   d is co v er in g   a  f r ee   s u b - ch an n el  i n d icate s   a  co m p en s a t io n   b et w ee n   th e  s u b - c h a n n el  b an d w id th   an d   t h e  s en s i n g   ti m e .   T h e  co n v er g e n ce   r ate  o f   an   id le  b an d   ca n   b e  r e d u ce d   w it h   th e  in cr ea s e s   o f   s u b ch a n n el s   to   o b tain   a  b etter   s to p p in g   s p ee d .   T h e   s ea r c h   co n v er g e n ce   r ate  o f   o p ti m al  g lo b al  o u tco m e  i n   a  C R   m o d u le  i s   ca r r ied   o n e  s ea r ch   allo w i n g   a  ti m e - s av i n g   in   t h e  r ea ch   o f   id le  ch an n el s .  I n   S h o r t,  th e  I C S  d y n a m icall y   ad j u s ts   t h e  s p ac e  d is tr ib u tio n   alo n g   w it h   th e  c h an g e/d is co v er y   p r o b ab ilit y   a n d   lo o k i n g   f o r   t h e  o p ti m izatio n   i n   u n o cc u p ied   ch a n n el s   ca p tu r e  to   a v o id   r ed u n d an c y .     4 . 5 .   P SO   T h e  w o r k   p r o p o s ed   in   [ 4 8 ] ,   a  P SO  w as  i m p le m e n ted   to   m i n i m ize  t h e  to tal  s er v ice  ti m e  in   a  h an d o f f   s p ec tr u m .   I t  i s   k n o w i n g   t h at  t h e  p r ed ictio n   o f   P U  ar r iv als  m u s t  b e  b ef o r e  th e  s p ec tr u m   h an d o f f   to   co n t in u e   w it h   t h e  tr an s m is s io n   i n   a  f r e e  ch an n el.   T h en ,   a  h y b r id   s p e ctr u m   m o d el  is   ch o s en   to   ta k e  ad v an ta g e  o f   t h e  s p ec tr u m   p r o ac tiv e  ( r ap id   r esp o n s e)   an d   s p ec tr u m   r ea cti v e  ( p r ec is io n   in   th e  s elec tio n   o f   t h e  tar g et) .   I n   f ac t,  a  f ast  s p ec tr u m   h an d o f f   w ith   a  v er y   lo w   laten c y   d u r in g   t h e  s p ec tr u m   m o b ilit y   is   g o t  it.T h e  au t h o r s   ch ar ac ter ized   th e  co m m u n icat io n   ch a n n el  b eh a v io r   i n   a  b u s y   C R N  a n d   i m p le m e n ted   a  m o d el  n et w o r k   w it h   q u eu es   M/G/1 .   W h er e  t h e  ar r i v al  t i m e   o f   t h e  u s er s   is   Ma r k o v ian ,   th e   ti m e  s er v ice   h a s   a   g en er al   d is tr ib u t io n   an d   a  s in g le  d is p atch   s er v er .   T h at  is ,   th e  m i n i m ized   o b j ec ti v e  f u n c tio n   is   d e f in ed   as  t h e  t o tal  ti m e  s er v ice  f o r   u n a u t h o r ized   u s er s   b ase  o n   q u eu i n g   th eo r y   a n d   s o m e  r estri ctio n s . T h e  r esu lt s   s h o w   a  2 5 %  r ed u ctio n   in   to tal   s er v ice  ti m e  in   co m p ar i s o n   to   a  r an d o m i ze d   s c h e m e  an d   a  3 5 %  r ed u ctio n   in   to tal  s er v ice   ti m e  in   co n tr ast  to   h an d o f f   s p ec tr u m   s ch e m e s .   A s   co n s eq u e n tl y ,   t h e  p r esen ted   alg o r ith m   r ed u ce s   t h e  d ela y s   ca u s ed   b y   h a n d o f f .       5.   CO M P ARATI VE   E VALU A T I O N  O F   I M P O RT ANT E A s   I n   S ec tio n   3 ,   th e  b io lo g ical  m o d els  o f   E A s   w er e  p r esen ted .   Fu r th er m o r e,   th e  r ea d er   ca n   h av e  g o t  a  b asic  id ea   o f   h o w   t h e y   w o r k   a n d   w h at  c h ar ac ter is tic s   t h e   p r o b lem   s h o u ld   s ati s f y .   Mo r eo v er ,   T ab le  1   is   g o i n g   to   s h o w   t h e  co m p u tatio n al  c o n s id er atio n   o f   t h e  E As  m e n tio n ed   ab o v e  as  w ell  as  t h e  p ap er s   in   w h ich   t h e   alg o r ith m s   h ad   b ee n   i m p le m en ted   in   C R Ns.  I n d ee d ,   th e  r ea d er   w i ll  b e  ab le  to   v is u al iz e  m o r e  clea r l y   t h e  ad v an ta g es a n d   d is ad v an tag e s   o f   th e  E A s   i n   t h e  cu r r en t C R   li ter atu r e.                               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew A p p r o a ch es in   C o g n itive  R a d io s   u s in g   E v o lu tio n a r y  A lg o r ith ms   ( C esa r   He r n á n d ez )   1643   T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   R ele v an t E v o l u tio n ar y   A l g o r ith m s   EA   B EN EFI T S   W E A K N ESS   CR   A B C   A b i l i t y   t o   e x p l o r e   l o c a l   so l u t i o n s   S k i l l   i n   ma n a g i n g   o b j e c t i v e   c o st s     R e q u i r e s n e w   f i t n e ss t e st s   i n   e a c h   n e w   p a r a me t e r   P o ssi b i l i t y   o f   r e l e v a n t   l o ss o f   i n f o r mat i o n   R e q u i r e s a   f i t n e ss f u n c t i o n   H i g h   n u m b e r   o f   e v a l u a t i o n   f u n c t i o n s   P o p u l a t i o n   so l u t i o n s i n c r e a se   t h e   c o mp u t a t i o n a l   c o s t   [ 2 6 ] ,   [ 2 8 ] ,   [ 3 1 ] ,   [ 4 3 ] ,   [ 4 4 ]   A C S   I n h e r e n t   p a r a l l e l i sm   P o si t i v e   f e e d b a c k   h e l p s t h e   q u i c k   d i s c o v e r y   o f   g o o d   so l u t i o n s   Ef f i c i e n t   i n   f i n d i n g   s h o r t   p a t h s   D i st a n c e s  c h a n g e s a d a p t a b i l i t y   C o n v e r g e n c e   g u a r a n t e e d   C o mp l e x   t h e o r e t i c a l   a n a l y si s   R a n d o m se q u e n c e   d e c i s i o n s   ( N o n - i n d e p e n d e n c e )   P r o b a b i l i t y   d i s t r i b u t i o n   c h a n g e s b y   e a c h   i t e r a t i o n   T h e   se a r c h   i s   e x p e r i me n t a l   i n s t e a d   o f   t h e o r e t i c a l   T h e   t i me   c o n v e r g e n c e   i s  u n c e r t a i n   [ 2 9 ] ,   [ 3 2 ] ,   [ 4 6 ] ,   [ 4 9 ] ,   [ 5 0 ]   CS   Ju st   o n e   a d j u st me n t   p a r a me t e r   d i f f e r e n t   f r o m t h e   p o p u l a t i o n   n u m b e r   Ea sy   i mp l e me n t a t i o n   A b i l i t y   t o   h a n d l e   mu l t i - c r i t e r i a   o p t i m i z a t i o n   p r o b l e ms   S e e k s t o   a c c e l e r a t e   c o n v e r g e n c e   I f   t h e   v a l u e s  o f   p r o b a b i l i t y   t o   d i sco v e r y   a n   i n v a s i v e   e g g   a n d   t h e   s c a l e   o f   t h e   p r o b l e m  o f   i n t e r e st :   T h e   A l g o r i t h m  p e r f o r man c e   c o u l d   b e   p o o r   a n d   t h e   i t e r a t i o n   n u mb e r   i n c r e a se s   T h e   c o n v e r g e n c e   sp e e d   c o u l d   b e   h i g h   b u t   c a n n o t   f i n d   b e st   so l u t i o n s   [ 4 7 ] ,  [ 5 1 ]   PSO   T h e   d i sr u p t i o n   i s l o w   t o   t h e   sca l a b i l i t y   o f   d e si g n   v a r i a b l e s   Ea sy   p a r a l l e l i sm f o r   c o n c u r r e n t   p r o c e ssi n g   N o t   d e r i v a b l e   Q u i t e   e f f i c i e n t   f o r   t h e   g l o b a l   se a r c h   T r e n d   t o   f a st   a n d   p r e ma t u r e   c o n v e r g e n c e   a t   o p t i m i z a t i o n   m i d p o i n t   S l o w   c o n v e r g e n c e   i n   t h e   r e f i n e d   se a r c h   st a g e   W e a k   l o c a l   se a r c h   [ 2 7 ] ,   [ 3 8 ] ,   [ 4 8 ] ,   [ 5 2 ]   GA   M u l t i - o b j e c t i v e   o p t i mi z a t i o n   D y n a mi c   c o n f i g u r a t i o n   b a se d   o n   e n v i r o n me n t   c h a n g e s   R e q u i r e s p r i o r   k n o w l e d g e   o f   t h e   sy st e m   H i g h   c o m p l e x i t y   w i t h   r o b u st   p r o b l e ms   [ 3 0 ] ,   [ 5 3 ] ,   [ 5 4 ]       6.   CH AL L E N G E S O F   RE S E A RCH   T h e  C R N  h a s   c h allen g e s   to   ap p r o ac h ,   an d   s o lu tio n s   to   i m p r o v e  th e  Qo S.  I t  w ill  e n s u r e  t h e  s p ec tr u m   m an a g ed   in   t h e  b est  w a y .   T h en ,   w e  w i ll  ex p o s e  s o m e  o f   t h ese  d if f ic u ltie s   an d   h o w   E As  ca n   h a v e  a  m o r e  s ig n i f ica n t i m p ac t.   Sin ce   P U  ca n   ac ce s s   th e  s p ec tr u m   at  a n y   t i m e,   S U  m u s t  b e  s en s i n g   th e  s p ec tr u m   a t  all  ti m e s   an d   lo o k in g   f o r   n e w   o p p o r tu n ities   o f   a v ailab le  c h an n el s .   T ec h n o lo g ies  h av e   ad v a n ce d   an d   h a v e  allo w ed   m o b ile   ter m i n als  ca n   s e n s e  t h e  w ir el ess   s p ec tr u m .   B ec au s e  t h e  s e n s i n g   ass ig n m en t  is   d eter m in ed   b y   s o m e  asp ec t s   s u c h   as  en er g y ,   lo ca tio n ,   an d   co s ts   o f   m o b ile  ter m i n als.  I t  s h o u ld   b e  ad v is ed   m eth o d s   t o   im p r o v e  th e  s e n s i n g   s p ec tr u m .   I n   w ir eles s   s e n s o r   n et w o r k s ,   u n lice n s ed   s e n s o r   n o d es  ar e  u s ed   te m p o r ar il y   a n d   id le   licen s ed   ch an n el s   ar e  o cc u p ied .   Ne w   ch alle n g e s   h av e   b ee n   id e n ti f i ed   in   w ir ele s s   s e n s o r   n et w o r k s   f o r   d etec tio n   an d   ex ch a n g e  i n   t h e  co o p er ativ e  s p ec tr u m .   P r o b lem s   s u c h   as  ad ap tatio n   in   s el f - o r g an izatio n ,   f au lt  to ler an ce   a n d   s ca lab ilit y   in   t h e  n et w o r k   d ec r ea s e  th e  p er f o r m a n ce   i n   th e  s y s te m .   W h en   th e   n u m b er   o f   u n lice n s ed   u s er s   i n cr ea s es   in   s ec o n d ar y   n et w o r k s ,   co m m u n icatio n   p er f o r m an c e   d ec r ea s es  an d   ca u s es  p r o b le m s   in   s elec tio n   a n d   ex c h a n g e  o f   in f o r m atio n .   I n   o r d er   to   s o lv e  th e  d is ad v a n ta g es   o f   s i g n al - to - n o is e  i n ter f er en c e,   s o lu tio n s   m u s t   b e  p r o p o s e d   th at  d y n a m icall y   m a n ag e  t h e  s elec tio n   i n   t h e   r etr an s m is s io n   a n d   s p ec tr u m   allo ca tio n .   E As  ca n   b e  p r es en ted   as   a  s o l u tio n   i n   t h e  o p ti m izatio n   o f   t h is   p r o b lem .   T h e y   ca n f i n d   n e w   r o u tes  g i v en   t h e  r estrict io n s   p r es en ted   b y   ea ch   n et w o r k .   C u r r en tl y ,   tec h n o lo g y   h as  b e en   w o r k i n g   o n   p r o ce s s e s   th at   r ed u ce   th e  d ela y s   i n   s p ec tr u m   m o b ilit y   an d   i n cr ea s e  t h e  to tal  s er v ice   ti m e.   Fo r   e x a m p le,   i f   o p ti m i za tio n   m et h o d s   ar e  u s ed   in   t h e  s elec tio n   o f   th e   co n tr o l  ch an n el,   ti m e  w il l  b e  r ed u ce d   in   th e  h a n d o f f s   a n d   th e  s er v ice  ti m e  w ill  b e  i n cr ea s e d .   E A s   ca n   p r o p o s e   s o lu tio n s   i n   t h is   a s p ec t  b y   i m p le m e n ti n g   o p ti m iza tio n   m ec h an ic s   i n   t h e  s elec t io n   o f   th e  p er f ec t  co n tr o l   ch an n el.   An o th er   cu r r e n t  ch alle n g e  is   f o cu s ed   o n   m a x i m izi n g   t h r o u g h p u t  ca p ac it y   w h ic h   p r esen ts   a  n o n - co n v e x   [ 5 5 ] .   T h er ef o r e,   r ef o r m u latio n   s o l u tio n s   h av e   b ee n   p r o p o s ed   w h ic h   w i ll  i n cr ea s e  th e  m at h e m atica l   co s t  an d   t h u s   a   d ela y   i n   th e  s er v ice.   T h is   ca n   r ep r esen t   a  cl ea r   o p p o r tu n it y   f o r   E A s   to   p r esen t  a   co n tr ib u tio n   an d   p r o p o s e  a   s o lu tio n   t h at  d o es  n o t  in v o lv e  r e f o r m u latio n s   in   th e  p r o b le m   [ 5 6 ] - [ 5 8 ] .   Fo r   ex a m p le,   a  g e n etic   alg o r ith m   g en er ate s   m u ltip le  s o lu tio n s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 1 8   :   1 6 3 6   –   1646   1644   7.   CO NCLU SI O N   C o g n iti v e  r ad io   n et w o r k s   p r esen t  a   th eo r etica l  s o lu t io n   to   th e  p r o b le m   o f   in e f f icie n t  u s e  o f   t h e   s p ec tr u m .   T h i s   ar ticle  p r esen t s   an   o v er v ie w   o f   n e w   d ev elo p m en ts   ca r r ied   o u t  b y   e v o lu tio n ar y   al g o r ith m s   th a t   h eld   co g n it iv e  r ad io   n et w o r k   t ec h n o lo g ies.  T h e  ar t  s tate  h as  s h o w n   a s p ec ts   s u ch   as  s er v ice   q u alit y   an d   en er g y   co s ts   ca n   b e  i m p r o v ed   b y   i m p l e m en tin g   co g n iti v e  r ad i o   tech n o lo g ies.   I n   C o n c l u s io n ,   th is   p ap er   d escr ib es  th e  ca p ab ilit ies  an d   o p p o r tu n itie s   o f   ev o l u tio n ar y   al g o r ith m s ,   as   w ell   as   t h e  c u r r en t  r e s ea r ch   c h alle n g e s ,   i n   w h ic h   t h er e  m a y   b e  d i f f er en t  p o i n ts   o f   v ie w  in   ap p licatio n s   f o r   co g n iti v e  r ad io s .   I t  is   im p o r ta n t  to   h ig h li g h t  th at  a lt h o u g h   th e  liter atu r e  p r esen t s   s o lu tio n s   f o r   th e  p r o b lem s   th at  h a v e  ar is e n   in   t h e  s e n s i n g ,   d ec is io n ,   s h ar in g ,   an d   m o b ilit y   o f   t h e  s p ec tr u m ,   t h er e  ar e  s till   p r o b lem s   o f   o p tim izatio n ,   lear n in g ,   an d   cla s s i f icatio n   in   w h ic h   ev o l u tio n ar y   al g o r ith m s   ca n   o f f er   s o l u ti o n s .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e  au th o r s   o f   t h is   ar ticle  w i s h   to   ac k n o w led g e  C o lcie n cias  an d   th e  U n iv er s id ad   Dis tr ital  Fra n cisco   J o s é  d e  C ald as f o r   f u n d in g   r es o u r ce s   to   d ev elo p   th is   r esear c h .       RE F E R E NC E S   [1 ]   E. U.  Og b o d o ,   D.  D o rre ll ,   a n d   A . M .   A b u - M a h f o u z ,   “ Co g n it iv e   Ra d io   b a se d   S e n so r  Ne tw o rk   in   S m a rt  G rid :  A rc h it e c tu re s,  A p p li c a ti o n s a n d   C o m m u n ica ti o n   T e c h n o l o g ies ” ,   IEE E  Acc e ss ,   v o l.   5 ,   p p .   1 - 1 ,   2 0 1 7 .   [2 ]   S. J.  S h e ll h a m m e r,   A . K.  S a d e k ,   a n d   W . Z. W .   Zh a n g ,   “ T e c h n ica l  Ch a ll e n g e s  f o r  Co g n it iv e   Ra d io   in   th e   T V   W h it e   S p a c e   S p e c tru m ” ,   2 0 0 9   I n f.   T h e o ry   Ap p l.   W o rk . ,   p p .   3 2 3 - 3 3 3 ,   2 0 0 9 .   [3 ]   J.  W a n g   a n d   X .   Zh a n g ,   “ S tatisti c a l  Qo S - d riv e n   c o o p e ra ti v e   p o we r  a ll o c a ti o n   g a m e   o v e r  w i re le ss   c o g n it iv e   ra d i o   n e tw o rk s ” ,   IEE E  W ire l.   Co mm u n .   Ne tw.   Co n f.   W CNC ,   2 0 1 7 .   [4 ]   A . A .   Kh a n ,   M . H.  Re h m a n i,   a n d   A .   R a c h e d i,   “ W h e n   Co g n it iv e   Ra d i o   m e e ts   th e   In tern e t  o f   T h in g s? ” ,   2 0 1 6   In t.   W ire l.   Co mm u n .   M o b .   C o mp u t.   C o n f.   IW CM C  2 0 1 6 ,   p p .   4 6 9 - 4 7 4 ,   2 0 1 6 .   [5 ]   S . P . T .   F o rc e . ,   “ ET   Do c k e t  No .   0 2 -   1 3 5   No v e m b e r  2 0 0 2 ” ,   2 0 0 2 .   [6 ]   A .   A l - T a h m e e ss c h i,   M .   L ó p e z - Be n ít e z ,   J.  Leh to m ä k i,   a n d   K.  U m e b a y a sh i,   “ In v e stig a ti n g   th e   Esti m a ti o n   o f   P rim a r y   O c c u p a n c y   P a tt e rn s  u n d e r  I m p e r f e c t   S p e c tru m   S e n sin g ” ,   2 0 1 7   IEE E  W ire l.   Co mm u n .   Ne tw.   Co n f.   W o rk .   W CNCW   2 0 1 7 ,   2 0 1 7 .   [7 ]   E.   T e lata r,   “ Ca p a c it y   o f   M u lt i - a n ten n a   G a u ss ian   Ch a n n e ls” ,   T ra n s.  Eme rg .   T e lec o mm u n .   T e c h n o l.   1 0 ,   v o l.   6 ,   n o .   No v ,   p p .   5 8 5 - 5 9 5 ,   1 9 9 5 .   [8 ]   I.   L e e ,   A . M .   Ch a n ,   a n d   C. E. W .   S u n d b e rg ,   “ S p a c e - T ime   Bit - In terle a v e d   Co d e d   M o d u latio n   f o r  O F DM  S y ste m s ” ,   IEE E  T ra n s.  S ig n a l  Pro c e ss . ,   v o l.   5 2 ,   n o .   3 ,   p p .   8 2 0 - 8 2 5 ,   2 0 0 4 .   [9 ]   M .   L ó p e z - b e n ít e z   a n d   F .   Ca sa d e v a ll ,   “ S p e c tru m   o c c u p a n c y   in   re a li stic sc e n a rio s an d   d u ty   c y c le  m o d e l  f o r  c o g n it iv e   ra d io ” ,   A d v .   El e c tro n .   T e lec o mm u n . ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 6 - 3 4 ,   2 0 1 0 .   [1 0 ]   R.   Ch a k ra v a rth y ,   Ka i y u   Hu a n g ,   L in   Zh a n g ,   a n d   Z .   W u ,   “ P rim a r y   Us e r  a u th e n ti c a ti o n   o f   c o g n it iv e   ra d io   n e tw o rk   u sin g   u n d e rlay   w a v e f o r m ” ,   2 0 1 7   Co g n .   Co mm u n .   Aer o sp .   Ap p l.   W o rk . ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   M .   a   M c He n ry ,   D.  M c CL OSKEY ,   D.  R o b e rso n ,   a n d   J.  M a c Do n a ld ,   “ S p e c tru m   o c c u p a n c y   m e a su re m e n ts:  Ch ica g o ,   il li n o is,   n o v e m b e r  1 6 - 1 8 ,   2 0 0 5 ” ,   S h a r .   S p e c tr.   Co mp a n y ,   T e c h .   Rep ,   p p .   2 0 05 - 2 0 1 1 ,   2 0 0 5 .   [1 2 ]   S .   Ha y k in ,   “ Co g n it iv e   Ra d i o  :  B ra in - Em p o w e re d ” ,   IEE E  J .   S e l.   AR EA S   Co mm u n . ,   v o l.   2 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 0 1 - 2 2 0 ,   2 0 0 5 .   [1 3 ]   I. F .   A k y il d iz,  W . Y.  L e e ,   M . C.   Vu ra n ,   a n d   S .   M o h a n ty ,   “ Ne X t  g e n e ra ti o n /d y n a m ic  sp e c tru m   a c c e ss / c o g n it iv e   ra d io   w irele ss   n e tw o rk s: A   su rv e y ” ,   Co mp u t.   Ne tw o rk s ,   v o l.   5 0 ,   n o .   1 3 ,   p p .   2 1 2 7 - 2 1 5 9 ,   2 0 0 6 .   [1 4 ]   L .   Qiu ,   S .   L iu ,   Y.  Zh a n g ,   Y.  Zh u ,   K.  Tan g ,   a n d   Y.  Zh e n g ,   “ A   0 . 9 - 2 . 6   G Hz   Co g n it iv e   R a d io   Re c e iv e r  w it h   S p re a d   S p e c tru m   F re q u e n c y   S y n th e siz e r  f o r  S p e c tru m   S e n sin g ” ,   IEE E  S e n s.  J . ,   v o l.   1 7 4 8 ,   n o .   c ,   p p .   1 - 1 ,   2 0 1 7 .   [1 5 ]   D.E .   G o ld b e rg   a n d   J.H.  Ho ll a n d ,   “ G e n e ti c   A l g o rit h m s   a n d   M a c h in e   L e a rn in g ” ,   M a c h .   L e a rn . ,   v o l.   3 ,   n o .   2 ,     p p .   9 5 - 9 9 ,   1 9 8 8 .   [1 6 ]   M .   Bk a ss in y ,   Y.  L i,   a n d   S . K.  Ja y a w e e ra ,   “ A   su rv e y   o n   m a c h in e - lea rn in g   tec h n i q u e s  i n   c o g n i ti v e   ra d io s” ,   IE EE   Co mm u n .   S u rv .   T u to ri a ls ,   v o l.   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 3 6 - 1 1 5 9 ,   2 0 1 3 .   [1 7 ]   A .   He ,   S .   M e m b e r,   K. K.  Ba e ,   T . R.   Ne wm a n ,   J.  G a e d d e rt,   K.  Ki m ,   R.   M e n o n ,   L .   M o ra les - ti ra d o ,   J.J.   Ne e l,   Y.   Zh a o ,   J.H.  Re e d ,   W . H.  T ra n ter,  a n d   L .   F e ll o w ,   “ A   S u rv e y   o f   A rti f icia l  In telli g e n c e ” ,   IEE E  T ra n s .   Veh .   T e c h n o l. ,   v o l.   5 9 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 7 8 - 1 5 9 2 ,   2 0 1 0 .   [1 8 ]   M .   Čre p in še k ,   S . H.  L iu ,   a n d   M .   M e rn ik ,   “ Ex p lo ra ti o n   a n d   e x p lo i t a ti o n   i n   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s” ,   ACM   Co mp u t .   S u rv . ,   v o l .   4 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 - 3 3 ,   2 0 1 3 .   [1 9 ]   N.  A b b a s,  Y.  Na ss e r,   a n d   K.  El   A h m a d ,   “ Re c e n t  a d v a n c e s  o n   a rti f icia l  in telli g e n c e   a n d   lea rn in g   tec h n i q u e s  i n   c o g n it iv e   ra d io   n e tw o rk s” ,   EURA S IP  J .   W ire l.   Co mm u n .   Ne tw. ,   v o l .   2 0 1 5 ,   n o .   1 ,   p .   1 7 4 ,   2 0 1 5 .   [2 0 ]   U.  M e h b o o b ,   J.  Qa d ir,   S .   A li ,   a n d   A .   V a silak o s,  “ G e n e ti c   a lg o rit h m s  in   w irele ss   n e t w o rk i n g :  tec h n iq u e s,   a p p li c a ti o n s,  a n d   issu e s” ,   S o ft   Co mp u t. ,   v o l.   2 0 ,   n o .   6 ,   p p .   2 4 6 7 - 2 5 0 1 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   I. F .   A k y il d iz,  W .   L e e ,   M . C.   V u ra n ,   a n d   S .   M o h a n ty ,   “ A   S u rv e y   o n   S p e c tru m   M a n a g e m e n t  in   C o g n it iv e   Ra d i o   Ne tw o rk s” ,   IEE E  Co mm u n .   M a g . ,   v o l.   4 6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 0 - 4 8 ,   2 0 0 8 .   [2 2 ]   A .   F a ll is,   “ No ti c e   o f   P r o p o se d   ru l e   m a k in g   a n d   o rd e r” ,   J .   C h e m.  In f .   M o d e l. ,   v o l.   5 3 ,   n o .   9 ,   p p .   1 6 8 9 - 1 6 9 9 ,   2 0 1 3 .   [2 3 ]   J.  El h a c h im i  a n d   Z.   G u e n n o u n ,   “ A n   A rti f icia l  In telli g e n c e   A p p ro a c h   f o r  P a rk in g   F a c il it ies   M a n a g e m e n t” ,   In t.   J .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec   &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew A p p r o a ch es in   C o g n itive  R a d io s   u s in g   E v o lu tio n a r y  A lg o r ith ms   ( C esa r   He r n á n d ez )   1645   Co mp u t .   T e c h n o l .   Ap p l. ,   v o l.   5 ,   n o .   Ju n e ,   p p .   1 2 1 9 - 1 2 2 5 ,   2 0 0 3 .   [2 4 ]   F . K.  Jo n d ra l,   “ S o f tw a r e - De f in e d   Ra d i o  Ba sic s  a n d   Ev o lu ti o n   to   Co g n it iv e   Ra d io ” ,   EUR AS IP  J .   W ire l.   Co mm u n .   Ne tw. ,   v o l.   2 0 0 5 ,   n o .   3 ,   p .   6 5 2 7 8 4 ,   2 0 0 5 .   [2 5 ]   H.  L i,   X .   Ch e n g ,   K.  L i,   X .   X i n g ,   a n d   T .   Ji n g ,   “ Util it y - b a se d   c o o p e ra ti v e   sp e c tru m   se n si n g   sc h e d u l i n g   in   c o g n it iv e   ra d io   n e tw o rk s ” ,   Pro c .   -   IEE E  IN FOCOM ,   v o l.   6 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 6 5 - 1 6 9 ,   2 0 1 3 .   [2 6 ]   M .   L i,   Y.   He i,   a n d   Z .   Qi u ,   “ Op t i m iz a ti o n   o f   No n - c o n v e x   Co o p e ra ti v e   S p e c tru m   S e n sin g   w it h   M o d if ied   A rti f icia l   Be e   Co lo n y   A l g o rit h m ” ,   Pro c .   -   2 0 1 4   IEE E   In t.   Co n f.   C o mp u t.   I n f.   T e c h n o l .   CIT   2 0 1 4 ,   p p .   7 0 - 7 5 ,   2 0 1 4 .   [2 7 ]   X .   L i  a n d   L .   L iu ,   “ Co o p e ra ti v e   s p e c tru m   se n sin g   f o r  c o g n it iv e   r a d io s  b a se d   o n   a   P A - GA BC   a lg o r it h m ” ,   2 0 1 1   In t .   Co n f.   El e c tro n .   Co mm u n .   C o n tro l ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 0 4 - 2 6 0 7 ,   2 0 1 1 .   [2 8 ]   L . I.   X in b i n ,   S . H.I.   A iw u ,   a n d   L . I. U.  L e i,   “ Co g n it iv e   Ra d io   P o w e r  A ll o c a ti o n   Ba se d   o n   A rti f ic ial  Be e   Co lo n y   A l g o rit h m ” ,   Pro c .   3 1 st   Ch i n e se   Co n tro l  Co n f. ,   p p .   5 8 0 9 - 5 8 1 3 ,   2 0 1 2 .   [2 9 ]   M .   Ba n d y o p a d h y a y   a n d   P .   B h a u m i k ,   “ Zo n e   b a se d   a n t  c o lo n y   ro u ti n g   in   m o b il e   a d - h o c   n e tw o rk ” ,   2 0 1 0   S e c o n d   In t .   Co n f.   Co mm u n .   S y st.  NET w o rk s (COM S NET S   2 0 1 0 ) ,   n o .   Cc c ,   p p .   1 - 1 0 ,   2 0 1 0 .   [3 0 ]   F .   L i,   D.  Zh u ,   F .   T ian ,   a n d   H .   L i,   “ Co g n it iv e   Ra d io   S p e c tru m   S h a rin g   u sin g   I m p ro v e d   Qu a n tu m   G e n e ti c   A l g o rit h m ” ,   2 0 1 1   In t.   C o n f.   W ire l.   Co mm u n .   S ig n a l ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 1 .   [3 1 ]   M . E.   Ba y ra k d a r  a n d   A .   C a lh a n ,   “ Op ti m iza ti o n   o f   sp e c tru m   h a n d o f f   w it h   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m ” ,   2 0 1 7   2 5 t h   S ig n a l   Pro c e ss .   Co mm u n .   A p p l.   C o n f. ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 7 .   [3 2 ]   B.   P re v e z e   a n d   A .   S a f a k ,   “ Eff e c ts   o f   a n t  c o lo n y   a n d   f a ste st p a th   ro u ti n g   a lg o rit h m s o n   p e rf o rm a n c e   i m p ro v e m e n t   o f   n o v e l  c o g n it iv e   m e th o d s” ,   Pro c .   -   6 th   In t .   Co n f.   W ire l.   M o b .   C o mm u n .   ICW M C  2 0 1 0 ,   p p .   4 7 8 – 4 8 3 ,   2 0 1 0 .   [3 3 ]   J.  Qa d ir,   “ A rti f icia l  In telli g e n c e   Ba se d   Co g n it iv e   Ro u ti n g   f o r  C o g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk s” ,   Arti f.   In t e ll .   Rev . ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 - 9 6 ,   2 0 1 3 .   [3 4 ]   D.  Ka ra b o g a ,   “ A n   id e a   b a se d   o n   h o n e y   b e e   s wa r m   f o r  n u m e rica l  o p ti m iza ti o n ” ,   Ka y se ri  -   T ü rk i y e ,   2 0 0 5 .   [3 5 ]   T .   S e e le y ,   T h e   W isd o m o f  th e   Hiv e .   1 9 9 5 .   [3 6 ]   A .   Co lo rn i,   M .   Do rig o ,   a n d   V.  M a n iez z o ,   “ Distrib u te d   Op ti m iza ti o n   b y   A n t  Co lo n ies ” ,   Pro c .   ECA L 9 1   -   E u r.  Co n f .   Arti f.   L i fe,  Pa ris  -   Fr. ,   n o .   o r  D,  p p .   1 3 4 - 1 4 2 ,   1 9 9 1 .   [3 7 ]   M   Do rig o ,   V.  M a n iez z o ,   a n d   A .   Co lo r n i,   “ T h e   A n t  S y ste m :  A n   Au to c a taly ti c   Op ti m izin g   P ro c e ss ” ,   M il a n o ,   Italy ,   1 9 9 1 .   [3 8 ]   Z.   Zh a o ,   Z.   P e n g ,   S .   Zh e n g ,   a n d   J.  S h a n g ,   “ Co g n it iv e   ra d io   sp e c tru m   a ll o c a ti o n   u sin g   e v o lu ti o n a ry   a l g o rit h m s ” ,   IEE E  T ra n s.  W ire l.   C o mm u n . ,   v o l .   8 ,   n o .   9 ,   p p .   4 4 2 1 - 4 4 2 5 ,   2 0 0 9 .   [3 9 ]   R. B.   P a y n e   a n d   M . D.  S o re n s o n ,   T h e   Cu c k o o s ,   1 st e d .   Ne w   Yo rk :  Ox f o rd   Un iv e rsit y   P re ss ,   2 0 0 5 .   [4 0 ]   X. S .   Ya n g   a n d   S .   De b ,   “ Cu c k o o   S e a rc h   v ia   Lév y   F li g h ts” ,   W o rld   Co n g r .   Na t.   Bi o l.   In sp ire d   Co m p u t.   2 0 0 9 .   Na BIC   2 0 0 9 . ,   p p .   2 1 0 - 2 1 4 ,   2 0 1 0 .   [4 1 ]   J.  Ke n n e d y   a n d   R. C.   Eb e rh a rt,   “ P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n ” ,   Pro c .   IEE E  In t.   Co n f.   Ne u ra l  Ne two rk s  IV,   p a g e s ,  v o l.   4 ,   p p .   1 9 4 2 - 1 9 4 8 ,   1 9 9 5 .   [4 2 ]   C. W .   Re y n o ld s,  “ F lo c k s,  h e rd s  a n d   sc h o o ls:  A   d istri b u ted   b e h a v i o ra l  m o d e l” ,   AC M   S IGG RA PH  Co mp u t .   Gr a p h . ,  v o l.   2 1 ,   n o .   4 ,   p p .   2 5 - 3 4 ,   1 9 8 7 .   [4 3 ]   S .   A sh ra f in ia,  U.  P a re e k ,   M .   Na e e m ,   a n d   D. C.   L e e ,   “ Bin a r y   A rti f icia l  Be e   Co lo n y   f o r  Co o p e ra ti v e   Re la y   Co m m u n ica ti o n   i n   Co g n i ti v e   Ra d io   S y ste m s ” ,   2 0 1 2   IE EE   I n t.   C o n f .   Co mm u n . ,   p p .   1 5 5 0 - 1 5 5 4 ,   2 0 1 2 .   [4 4 ]   A .   G h a se m i,   F .   Qa ss e m i,   M .   Big u e sh ,   a n d   M . A .   M a sn a d i - S h iraz i,   “ Ch a n n e l  a ss ig n m e n t  b a se d   o n   b e e   a lg o rit h m s  in   m u l ti - h o p   c o g n it iv e   ra d io   n e tw o rk s ” ,   IET   Co mm u n . ,   v o l .   8 ,   n o .   1 3 ,   p p .   2 3 5 6 - 2 3 6 5 ,   2 0 1 4 .   [4 5 ]   C.   P e n g ,   H.  Zh e n g ,   a n d   B. Y.  Zh a o ,   “ Util iza ti o n   a n d   F a ir n e ss   in   S p e c tru m   A ss i g n e m n t  f o r  Op p o rt u n isti c   S p e c tru m   A c c e ss ” ,   M o b .   Ne two rk s A p p l. ,   v o l.   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   5 5 5 - 5 7 6 ,   2 0 0 6 .   [4 6 ]   H.  Oh ize   a n d   M .   Dl o d lo ,   “ A n t  Co l o n y   S y ste m   Ba s e d   Co n tr o l  Ch a n n e l  S e lec ti o n   S c h e m e   f o r  G u a ra n tee d   Re n d e z v o u s  in   Co g n it iv e   Ra d io   A d - h o c   Ne t w o rk ” ,   2 7 th   An n u .   IE EE   In t.   S y mp .   Per s.  In d o o r  M o b .   Ra d i o   Co mm u n .   PIM RC ,   2 0 1 6 .   [4 7 ]   W .   Yu a n ,   M .   Ya n g ,   Q.  G u o ,   X .   W a n g ,   a n d   X .   F e n g ,   “ Im p ro v e d   Cu c k o o   S e a rc h   A lg o rit h m   f o r  S p e c tru m   S e n sin g   in   S p a rse   S a telli te Co g n i ti v e   S y ste m s” ,   IEE E  8 4 th   Veh .   T e c h n o l.   C o n f . ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 6 .   [4 8 ]   A .   A lh a m m a d i,   M .   R o sle e ,   a n d   M . Y.  A li a s,  “ A n a l y sis  o f   S p e c tru m   H a n d o f f   S c h e m e s  in   Co g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk   Us in g   P a rti c le  S w a rm   Op ti m iz a ti o n ” ,   IE EE   3 rd   I n t.   S y mp .   T e lec o mm u n .   T e c h n o l .   ( IS T T ),   K u a l a   L u mp u r ,    p p .   1 0 3 - 1 0 7 ,   2 0 1 6 .   [4 9 ]   Q.  He   a n d   P .   Zh a n g ,   “ Dy n a m i c   Ch a n n e l  A ss ig n m e n t  Us in g   A n t  Co lo n y   Op ti m iza ti o n   f o r  Co g n it iv e   Ra d i o   Ne tw o rk s” ,   Veh .   T e c h n o l.   C o n f .   ( VT C  Fa ll ),   2 0 1 2   I EE E ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 2 .   [5 0 ]   Z.   Z h u ,   J.  C h e n ,   a n d   S .   Zh a n g ,   “ S p e c tru m   A ll o c a ti o n   A lg o rit h m   Ba se d   o n   Im p ro v e d   A n t  Co l o n y   in   Co g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk s” ,   2 0 1 6   I EE E  I n t .   Co n f .   In ter n e t  T h i n g s  IE EE   Gr e e n   Co mp u t .   Co mm u n .   IE EE   Cy b e r,  Ph y s.  S o c .   Co mp u t .   IEE E  S m a rt Da t a ,   p p .   3 7 6 - 3 7 9 ,   2 0 1 6 .   [5 1 ]   M .   G rissa ,   A . A .   Ya v u z ,   a n d   B.   Ha m d a o u i,   “ C u c k o o   F i lt e r - Ba se d   L o c a ti o n - P riv a c y   P re se rv a ti o n   in   Da tab a se - Driv e n   Co g n it iv e   Ra d io   Ne tw o rk s ” ,   2 0 1 5   W o rl d   S y m p .   Co m p u t .   N e two rk s In f.   S e c u r. ,   2 0 1 5 .   [5 2 ]   L .   Zh a i  a n d   H.   W a n g ,   “ Cro w d se n sin g   T a sk   A ss i g n m e n t  Ba se d   o n   P a rti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n   i n   Co g n it iv e   Ra d i o   Ne tw o rk s” ,   Hin d a wi,   W ire l.   Co m mu n .   M o b .   C o mp u t. ,   2 0 1 7 .   [5 3 ]   R.   Hu a n g ,   J.  Ch a n g ,   Y.  Re n ,   F .   He ,   a n d   C.   G u a n ,   “ S p e c tru m   A ll o c a ti o n   o f   Co g n it iv e   Ra d io   Ne t w o rk   Ba se d   o n   Op ti m ize d   G e n e ti c   A lg o rit h m   in   Un d e rlay   Ne t w o rk   Ri x in g ” ,   2 0 1 6   8 th   IEE E  In t.   Co n f.   Co mm u n .   S o ft w.   Ne two rk s ,  p p .   4 1 8 - 4 2 2 ,   2 0 1 6 .   [5 4 ]   J.  El h a c h m i  a n d   Z.   G u e n n o u n ,   “ Ev o lu ti o n a ry   A l g o rit h m   f o r  D y n a m ic   S p e c tru m   A ll o c a ti o n   in   Co g n it iv e   Ra d io   S y st e m ” ,   2 0 1 6   4 t h   IEE E  In t .   Co ll o q .   In f.   S c i.   T e c h n o l. ,   p p .   7 0 2 - 7 0 6 ,   2 0 1 6 .   [5 5 ]   M .   S a e e d z a ra n d i,   “ Op ti m iza ti o n   o f   M u lt i b a n d   S e n sin g   - T im e - Ad a p ti v e   De tec ti o n   i n   Co g n i ti v e   Ra d io   Ne tw o rk s  Usi n g   A rti f icia l  In m m u n e   A lg o rit h m ” ,   2 n d   C o n f.   S w a rm   In tell .   Evo l.   Co mp u t. ,   v o l.   0 ,   n o .   l,   p p .   2 9 - 3 4 ,   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.