共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
针对传统认知决策引擎仅优化物理层参数,提出一种融合粒子群和差分进化的跨层认知决策引擎(IPSO-DE)。首先对PSO引入自适应惯性权重机制,使得每个个体随各自的适应度自适应进化,提高其探索能力。然后改进DE的交叉概率,从而提高DE算法的开发能力。最后在认知引擎模型中,将经过PSO进化的种群分为优等种群和劣等种群,劣等种群利用改进DE进行优化变异,增加粒子群个体的差异性。仿真表明IPSO-DE增强了种群开发和探索能力,多载波系统的跨层参数优化决策实验证明了其有效性。 相似文献
2.
目前亟待解决如何获得认知无线电系统效益最大化问题,而求解最优频谱分配方法是一项关键技术,针对传统粒子群(PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于鲶鱼粒子群算法(CE-PSO)的认知无线电频谱分配方法。首先建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,然后以用户取得的效益最大化为优化目标,引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,通过粒子间信息交流找到空闲频谱最优分配方案,最后采用仿真实验测试CE-PSO算法的有效性。结果表明,CE-PSO算法克服了PSO算法的缺陷,可以快速、准确地寻找到最优频谱分配方案,更好地实现系统效益的最大化,可以满足认知无线电系统的应用需求。 相似文献
3.
4.
5.
认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术通过智能的频谱管理来解决频谱资源"短缺"问题,它能够感知到授权用户的空闲频谱,并有效地加以利用,从而减少与授权用户的冲突。现有无线电参数调整策略无法根据环境变化和用户需求进行智能调整,认知引擎中的决策方法能够解决该问题。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和二进制粒子群算法是实现认知引擎决策的典型算法,在对2种算法进行了介绍之后,仿真比较了2种算法在性能方面的差异。 相似文献
6.
7.
原始的二进制粒子算法在认知无线电频谱分配过程中存在收敛速度慢、最优值不理想的问题,并且对二进制粒子群算法在频谱分配过程中的惯性权重参数设置缺乏理论研究。针对这一问题,在分析二进制粒子群算法的基本原理和计算步骤的基础上,探讨了二进制粒子群算法ω最适宜的取值。对原始二进制粒子群算法进行了改进,提出了采用混沌Logistic映射的方式进行初始种群的构造,保证了初始种群在解空间的均匀分布。引入了基于种群聚集度的粒子变异思想,使得新算法与原算法相比,不易陷入局部最优解。仿真结果表明,利用该算法进行认知无线电频谱分配时,收敛速度较快,得到的系统总效益值也较好。 相似文献
8.
《现代电子技术》2018,(10):164-168
为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。 相似文献
9.
针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。 相似文献
10.
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其由于具有原理简单、参数少、效果好等优点已获得广泛研究和应用.粒子个体极值更新速率低是影响该算法收敛速度和精度的主要因素之一.本文提出一种新型多步式位置可选择更新的粒子群算法,把标准粒子群中速度的单步更新公式分解成三步更新,取所生成的3个位置中的最好位置作为最终结果,细化了粒子的搜索轨迹、在不增加算法复杂度条件下提高了个体极值以及全局极值的更新速率,因而改善了算法的收敛速度和精度.采用Sphere、Rosenbrock等6个经典测试函数,并按照固定迭代次数运行和固定时间长度运行两种方法进行测试.测试结果表明该算法简单、稳健、高效,而且明显优于现有的4种经典粒子群算法. 相似文献
11.
12.
13.
为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称BoucWen模型进行参数优化。首先在归一化BoucWen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题。其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。最后通过改进的PSO对非对称BoucWen模型进行参数辨识。结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识BoucWen模型参数,验证了方法的有效性。 相似文献
14.
应用粒子群优化的非线性系统辨识 总被引:13,自引:1,他引:12
提出了一种应用粒子群优化的非线性系统辨识方法。首先将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得系统参数的最优估计。以Hammerstein模型的辨识为例说明了本方法的可行性。 相似文献
15.
针对SLA等级感知服务组合问题,本文提出了一种求解该问题的多目标离散粒子群算法(MDPSO),建立了多目标粒子群算法优化模型.根据该问题的特征,对粒子更新策略进行重新设计;并且提出粒子变异策略以抑制群体的早熟收敛增强群体的全局搜索能力.另外,提出了一种基于约束支配关系的局部搜索策略并将其结合到MDPSO算法,形成算法MDPSO+.最后对MDPSO算法的参数设值进行了分析,并将算法MDPSO、MDPSO+与最近提出的求解该问题的E3-MOGA算法及NSGA-II算法在不同规模的测试用例上进行了实验对比,结果表明算法MDPSO+能够更加有效的解决该问题. 相似文献
16.
证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型.将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用... 相似文献
17.
Zhijin Zhao Shiyu Xu Shilian Zheng Junna Shang 《Wireless Communications and Mobile Computing》2009,9(7):875-881
One of the basic capabilities of cognitive radio is to adapt the radio parameters according to the changing environment and user needs. This paper proposes a new adaptation method which uses particle swarm optimization (PSO) to optimize cognitive radio parameters given a set of objectives. The procedure of the proposed method is presented and multicarrier system is used for simulation analysis. Experimental results show that the proposed method performs far better than genetic algorithm (GA)‐based adaptation method in terms of convergence speed, converged fitness values, and stability. The proposed method can also provide the tradeoffs of the objective functions, and the resulting parameter configuration is consistent with the weights of the objective functions. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
18.
19.
基于粒子群优化和支持向量机的电力负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出支持向量机的粒子群优化算法的用电量预测方法.其中,采用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合.以江西省2008年7月~10月的用电量数据以及相关特征数据作为实验数据,实验结果表明该算法电量负荷预测精度高于BP神经网络. 相似文献