水声信道盲均衡器优化设计与仿真

针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法(CMA)的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法(FSE-CMA)和小波分数间隔均衡器算法(WT-FSE-CMA)的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。     

基于差分进化与模拟退火的人工鱼群算法研究

人工鱼群算法(AFSA)存在收敛精度低、易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,因此难以得到精确的全局最优解。经过对人工鱼群算法、模拟退火(SA)算法和差分进化(DE)方法的研究,提出将SA算法和DE思想引入AFSA算法的后期搜索中,从而得到基于差分进化与模拟退火的人工鱼群算法(DESA-AFSA)。该算法首先通过鱼群算法搜索全局最优解;然后,在公告板最优记录的基础上,采用SA算法对全局极值满意解域进行局部优化,进而跳出局部极值。当SA算法的问题规模较大时,会降低寻优的最优值精度。因此,在SA算法中,通过DE操作增大个体差异性,凸显优秀个体,使优化值更接近最优解。仿真结果表明,与基于模拟退火的人工鱼群算法(SA-AFSA)和AFSA相比,DESA-AFSA在收敛速度、寻优精度和跳出局部极值的能力方面都有所改善,证明了DESA-AFSA的有效性。     

基于QPSO的小波分数间隔盲均衡算法

在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。     

基于正交小波变换的分数间隔盲均衡算法

针对恒模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析正交小波变换理论和分数间隔恒模算法(FSE-CMA)的基础上,提出了一种基于正交小波变换的分数间隔恒模盲均衡算法(WT-FSE-CMA)。该算法将正交小波变换理论引入到T/2分数间隔恒模盲均衡算法中,充分利用了小波变换对信号的去相关性,以及分数间隔均衡器对信号的过采样性质。与波特间隔、T/2分数间隔恒模盲均衡算法相比,该算法收敛速度快、稳态误差小,均衡效果较好。水声信道的仿真结果验证了该算法的性能。     

基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法

针对小波多模盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于模拟退火的DNA遗传优化小波多模盲均衡算法。该算法将模拟退火算法与DNA遗传算法相结合,利用模拟退火算法对个体的退火操作,提高了DNA遗传算法的局部搜索能力。同时,在DNA遗传算法中采用自适应变异概率,进一步改善了算法的性能。根据盲均衡算法的特点,将基于模拟退火的DNA遗传算法融入到小波多模盲均衡算法中,对均衡器权向量进行了优化。仿真结果表明,与多模盲均衡算法和小波多模盲均衡算法相比,该算法在收敛速度和均方误差方面都有显著改善。     

混沌协同人工鱼粒子群混合算法及其应用

针对基本人工鱼群算法（AFSA）收敛速度较慢、精度较低和粒子群易陷于局部的缺点,提出了混沌协同人工鱼粒子群混合算法（CCAFSAPSO）。该算法采取AFSA、PSO的全局并行搜索与模拟退火算法（SA）的局部串行搜索机制相结合的搜索方式,并用混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能,克服了AFSA、PSO的收敛速度、求解精度和易陷于局部最优的不足。典型函数测试进一步表明CCAFSAPSO算法和同类算法相比,收敛速度更快、求解精度较高。最后将算法应用于化工数据处理,获得满意效果。     

混合遗传算法与模拟退火法

论文将适合全局搜索的遗传算法(GA)和适合局部搜索的模拟退火算法(SA)相结合,提出了混合GA-SA计算方法。一方面,算法采用混沌初始化,提高了初始群体的质量;另一方面,算法采用Gray编码以及动态自适应调节交叉概率和变异概率,提高了收敛速度,并有效防止种群早熟现象。实例验证了该算法的可行性和有效性。     

水声信道盲均衡器优化设计与仿真

针对水声信道高速数据传输中的码间干扰问题,设计了一种基于小波包变换的分数间隔盲均衡器,优化均衡器性能,以提高水下通信质量。采用具有过采样性质的分数间隔均衡器,减少了波特间隔均衡器常数模算法（CMA）的稳态误差,又加快了其收敛速度;并利用去相关性较强的小波包理论,进一步加快了分数间隔盲均衡器算法（FSE-CMA）和小波分数间隔均衡器算法（WT-FSE-CMA）的收敛速度。水声信道的仿真结果,验证了该均衡器的良好性能。     

反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。     

基于Rssler混沌变异的人工鱼群优化算法

针对标准人工鱼群优化算法在迭代过程中易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种基于Rssler混沌改进的自适应人工鱼群算法。该算法利用混沌序列获得均匀初始化的种群,并在人工鱼群陷入局部极值时对其进行混沌变异操作,增加鱼群的多样性,同时根据食物浓度自适应调节人工鱼步长,提高收敛速度。仿真实验表明,该算法能够有效避免早熟问题,并且具有较快的收敛速度。     

多峰函数优化的生境人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法.该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制.通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题.     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略

将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型 提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群 算法进行搜索时有很好的全局性。AF SA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准 PS<)算法中的粒子“早熟”问题。最后使用MA"I'LAI3进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了 网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。     

基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法

针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题,提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法。该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置,使人工鱼具有惯性机制,更好拓展新区域,从而为探索潜在的较优解提供更多的机会,增强其跳出局部最优的能力。然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略,更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系。最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为, 避免原始随机行为的盲目性,增加鱼群的多样性。仿真实验结果表明,改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高,在高维问题求解上有较好的优化效果。     

配送中心选址分配问题的DNA-鱼群算法研究

人工鱼群算法在算法后期容易陷入局部最优,从而降低了寻优的精度及收敛的速度。提出一种新的改进算法——DNA-鱼群算法,将DNA算法中的交叉变异操作应用到基本人工鱼群算法中,丰富了鱼群的多样性,促进人工鱼跳出局部最优,并将改进的人工鱼群算法用于解决配送中心选址分配问题。实验仿真表明,DNA-鱼群算法具有更好的寻优能力。     

多峰函数优化的改进人工鱼群混合算法

针对人工鱼群算法(AFSA)应用于多峰优化问题时搜索能力不足、优化精度不高的缺点,提出了一种改进的人工鱼群混合算法。该算法中,采用优胜劣汰抑制策略,筛选出精英人工鱼群;对聚群行为和追尾行为进行寻优,有利于人工鱼在新的寻优轨迹上进行仔细搜索;对觅食行为进行了改进,避免人工鱼陷入平坦位置;结合模式搜索法,增强其局部精细搜索能力。仿真结果表明,所提出的算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,搜索到每个最优解精度都达到了理想值,且能够用于复杂多峰函数优化。     

基于遗传算法的人工鱼群优化算法

人工鱼群算法(AFSA)是一种高效的群智能全局优化技术.通过对人工鱼群算法(AFSA)不足的研究,在遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的人工鱼群优化算法.该算法保留了人工鱼群算法(AFSA)简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了算法的运行效率和求解质量.最后通过大量的函数和实例测试结果表明,与其它算法相比,该算法是可行和有效的,具有运行速度快和求解精度高等特点.     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。     

一种混合改进的鸡群优化算法

摘要：针对鸡群算法（CSO）易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法（OBSA-CSO）。算法通过采用反向学习对种群进行初始化,同时对越界个体进行边界变异操作保证了算法的种群多样性并利于算法的全局搜索;在寻优过程中对母鸡采用新的位置更新公式,并对最优个体采用改进退温函数的模拟退火扰动,通过Metropolis准则进行择优的方式有效的提高了算法的寻优精度和收敛速度。通过对7个测试函数在固定迭代次数和固定寻优精度条件下的实验表明,改进后的算法相较于传统鸡群算法具有较好的寻优精度和收敛速度。