一种改进的人工鱼群算法

本文介绍了基本人工鱼群算法,并在步长及觅食行为这两方面对基本人工鱼群算法做出了改进,提出一种改进的人工鱼群算法（IAFSA）。实验结果证明,改进的人工鱼群算法具有较好的收敛性。     

一种改进的人工鱼群算法

本文介绍了基本人工鱼群算法,并在步长及觅食行为这两方面对基本人工鱼群算法做出了改进,提出一种改进的人工鱼群算法（IAFSA）。实验结果证明,改进的人工鱼群算法具有较好的收敛性。     

改进的人工鱼群算法及其在近似求导中的应用

人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法,在对基本人工鱼群算法进行改进后提出了一种基于改进的人工鱼群算法的近似求导算法,该求导算法不仅能求解一阶导数,还能计算高阶导数.实验结果表明该算法是可行的和有效的.     

移动通信系统中信道分配的方案及其算法

移动通信正在迅速发展和普及，用户数增长与无线频率资源紧张这一矛盾日益突出，如何更有效地提高频度利用率成为大家所关注的焦点。本文主要是针对小区制蜂窝系统中，在信道共用情况下，为进一步提高信道的利用率，将目前所提出的各种信道分配方案进行分析比较和论证，阐明共各自的特点和适用范围，并用一些实际的结果加以验证。     

移动通信系统信道分配的方案与算法综述

由于移动通信的迅速发展，使得大量增长的业务需求与有限的频率资源之间的矛盾日益突出，因此如何更有效地提高频率的利用率，已成为本行业发展的关键。本文主要是针对小区制蜂窝系统在信道共用的情况下，如何进一步提高信道利用率的问题进行了研究，并在对目前提出的各种信道分配方案分析和比较的前提下，阐明了各自的特点和适用范围。     

基于人工鱼群算法的dv-hop定位算法改进研究

随着无线网络传感器在各行各业的广泛应用,实际应用场景中的许多问题逐渐浮现出来,尤其是定位算法缺陷。文章主要从无线传感器定位的dv-hop算法局限性出发,指出其用跳段距离代替直线距离的显著缺点,并基于各项研究,提出应用人工鱼群算法的全局密集网络特点对dv-hop定位算法进行改进。经验证,基于人工鱼群算法改进后的dv-hop定位算法能显著弱化无线传感器节点定位误差大,减少节点硬件开销,提升无线传感器的定位精度和效率。     

求解Logit随机用户均衡问题的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法求解大型优化问题时存在探索能力差以及搜索盲目性大的缺点,设计一种定向搜索变异的改进人工鱼群算法,该算法在迭代过程中不仅保证鱼群在当前状态下能够自适应变异,并且还可以使其向当前最优位置移动。随后将这种改进人工鱼群算法应用于求解Logit随机用户均衡问题,构建了随机用户均衡交通分配问题新的模型和求解方法。仿真结果表明,该方法具有较好的稳定性和收敛速度,具有在大型城市交通分配问题中应用的潜力。     

基于人工鱼群算法优化神经网络在网络入侵检测中的应用研究

为解决传统入侵检测算法存在的检测正确率低、高误播率和检测效率低的问题,结合BP神经网络算法在网络入侵检测中的优点,提出一种采用人工鱼群算法优化BP神经网络算法的方法。通过仿真实验表明,采用优化的神经网络对入侵数据进行学习和检测,与传统网络入侵检测算法相比,具有较高的检测准确率和效率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高了网络的安全性能。     

基于人工鱼群算法的自适应随机共振方法研究

随机共振为微弱通信信号的检测提供了新途径.本文提出一种基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法,重点研究基于随机共振的微弱周期信号检测技术,将人工鱼群算法和归一化处理结合增强随机共振,适当添加噪声并设定自适应步长策略及迭代停止条件.理论分析和仿真结果表明,对比传统群智能算法处理随机共振其在算法适应性及稳定性、最佳共振精确度、寻优收敛速度、精度方面有明显提升,并为信噪比增益带来3-5dB的提升,运算时间复杂度降低逾70%.     

自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用

利用鱼群搜到的信息和柯西分布的特点,提出一种自适应柯西变异人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了求解质量和运行效率.通过函数测试、理论分析和实例应用,表明该算法是可行的和有效的.     

基于人工鱼群算法的WDM多信道PMD补偿研究

首次将改进型人工鱼群算法用于WDM(波分复用)系统多信道PMD(偏振模色散)补偿。首先讨论了使用的多信道PMD补偿方案,其次简要介绍了这种人工鱼群算法,给出了该算法用于多信道PMD补偿时的详细步骤,最后通过6×40Gbit/s RZ(归零)码PMD补偿系统验证了这种算法的有效性。仿真结果表明,各补偿信道DOP(偏振度)均能达到0.95以上,眼图张开度增大,补偿效果良好。     

基于网格划分策略的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法，初步研究表明该算法具有许多优良的性质。通过引入网格划分策略和禁忌搜索算法．对基本人工鱼群算法进行了改进，减少了迂回搜索的无用计算，同时也使人工鱼可以在解空间内进行更为全面的搜索，提高了搜索效率，加快了系统满意解域的确定；通过对变量空间进行网格划分，提供了获取系统最优解的方法，而且加强了对鱼群公告板信息的使用。实验表明，与基本人工鱼群算法相比，该方法具有明显的优越性。     

动态自适应人工鱼群算法研究

针对标准人工鱼群算法解精度不高的缺点,文章提出了动态自适应人工鱼群算法,使人工鱼群算法的两个重要参数—步长和视野实现动态自适应调整,使鱼群中的个体在早期具有较大的步长和较宽阔的视野,以保证算法具有较快的收敛速度和较广阔的搜索范围,而在后期逐渐转入精细的局部搜索,使算法的解精度得以提高。并通过实验对比证明动态自适应人工鱼群算法的解精度优于标准人工鱼群算法。     

基于人工鱼群算法的网络信息加密漏洞检测系统

随着信息技术水平的不断进步,网络信息出现的漏洞问题对网络的安全环境造成了严重的威胁。由于大多数的网络信息在传输过程中对内容的过滤不够严格,造成网络信息出现漏洞,传统的网络信息加密漏洞检测系统存在着效率低、漏检率高、误报率高等问题。针对这一问题,提出一种基于人工鱼群算法的网络信息加密漏洞检测系统,通过实验证明,新的检测系统具有高效率、低漏检率以及低误报率等优势,因此更适用于在网络环境中,对信息加密泄漏的检测,能够有效提升计算机网络的安全性。     

求解最短路径问题的改进人工鱼群算法研究

最短路径问题是交通网络分析中的一个重要问题,它是组合优化领域内经典问题之一。文中分析基本人工鱼群算法模型,指出其在求解交通路网最优路径问题中的不足,对人工鱼初始化和行为进行了改进。仿真实验表明,改进的人工鱼群算法(AFSA)具有更快的全局收敛速度,能有效地克服"早熟"收敛,是一种有效解决最短路径问题的寻优模式。     

移动通信系统中的动态信道分配问题

首先讨论了信道分配中电磁兼容限制因素、分类及性能评价,具体分析了各种动态信道分配方案,最后对“有序信道借用OCS”方案进行了模拟,得出了不同条件下的DCA的性能曲线,并与FCA进行了比较。     

基于改进离散蝙蝠算法的无线Mesh网络部分重叠信道分配

针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题,该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑,引入樽海鞘群的链式行为提高局部搜索能力,建立以最小化链路加权干扰为目标的线性规划模型来解决流量汇聚情况可能造成的网络瓶颈链路问题。仿真结果表明,在不同网络规模下,相比于其他基于群智能优化算法的信道分配方法,该方法具有较快的收敛速度和较优的搜索能力。此外,该方法能够在节点密集时显著降低网络干扰并保持网络的稳定性。     

基于分解协调的人工鱼群优化算法研究

本文针对复杂大系统的优化问题中方程数多，变量维数高等特点，描述了一种基于分解协调思想的人工鱼群优化算法，并以换热器系统为例进行了计算，结果表明，该方法具有较好的收敛性，初值不敏感性和参数不敏感性等特点。     

基于自适应人工鱼群算法的多用户检测器

将智能优化算法应用到多用户检测器(MUD)问题中,是近年来改善MUD性能的一个研究方向。人工鱼群算法(AFSA)是一种新的智能优化算法,该算法具有一些遗传算法和粒子群算法不具备的特点。但是用其解决离散优化问题时,该算法保持探索与开发平衡的能力较差,且在算法运行后期搜索的盲目性较大,从而影响了该算法搜索的质量和效率。为了克服这些缺点,本文对该算法进行了改进,得到两种自适应人工鱼群算法(AAFSA_FP和AAFSA_SP),并首次用其构建了新的多用户检测器。仿真结果表明,该方法与基于遗传算法的多用户检测器和基于粒子群算法的多用户检测器相比,在误码率、抗远近效应的能力和收敛速度等方面都有明显的改善。