教育部科学技术研究重点项目(104262) 作品数:8 被引量:67 H指数:4 相关作者: 邱玉辉 贺一 雷开友 刘光远 温万惠 更多>> 相关机构: 西南师范大学 西南大学 西南石油学院 更多>> 发文基金: 教育部科学技术研究重点项目 重庆市自然科学基金 重庆市科委基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 电子电信 机械工程 更多>>
基于自适应集中性和多样性搜索策略的多用户检测方法 被引量:1 2005年 序列扩频系统的性能受到多用户干扰的严格制约。多用户检测方法被证明是限制这种干扰的一种有效方法。本文提出一种自适应Tabu搜索算法,用于序列扩须系统中的多用户检测,其中引入自适应集中性和多样性搜索策略,克分发挥短禁忌周期彻底搜索局部空间的能力。仿真实验表明,这种多用户检测方法具有接近最佳检测的误比特性能和较好的抗远近效应能力,并具有多项式计算复杂度。 温万惠 刘光远 贺一关键词:自适应 集中性 多样性 搜索策略 多用户检测 TABU搜索算法 用群智能改进禁忌搜索算法在多用户检测中的应用 被引量:2 2005年 在码分多址(CDMA)通信中, 多用户检测是抑制多用户干扰的有效方法. 结合群智能和禁忌搜索算法的优点, 提出了一种新的群禁忌搜索(S TS)多用户检测方法, 通过粒子群的并行禁忌搜索, 使算法具有很强的全局寻优能力. 仿真实验证明, 该方法具有较好的误比特性能、抗远近效应能力和多项式计算复杂度. 温万惠 刘光远关键词:多用户检测 禁忌搜索算法 群智能 基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划 被引量:8 2006年 提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法.该算法首先建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息构造一个移动机器人从始点到终点的无碰距离函数,然后用改进的粒子群算法对此路径进行优化, 得到全局最优路径. 雷开友 邱玉辉 刘博勤 贺一关键词:移动机器人 路径规划 粒子群算法 多层前向神经网络的自适应禁忌搜索训练 被引量:4 2005年 针对BP算法属于局部优化算法的不足,提出了一种新的全局优化算法——自适应禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法。该算法通过邻域和候选集的相互配合,动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数,提高了算法运行的质量和效率。以经典的异或问题(XOR)为例,进行了对比研究。实验结果表明,该算法与BP算法相比明显提高了网络的收敛概率和收敛精度。 贺一 刘光远 雷开友 贺三 邱玉辉关键词:多层前向神经网络 禁忌搜索 全局优化算法 异或问题 候选集 集中性 一种优化高维复杂函数的PSO算法 被引量:19 2006年 对于高维复杂函数,一般粒子群优化算法收敛速度慢,易早熟收敛。本文重构一个适合高维复杂函数惯性权重函数,使粒子群算法寻优过程中的全局收搜能力和局部收搜能力良好平衡,以达到快速收敛,高效避免早熟问题,获得最优解。对典型高维复杂函数的仿真表明:算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。 雷开友 邱玉辉 贺一关键词:粒子群优化 惯性权重 Tabu Search集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略 被引量:3 2005年 在禁忌搜索算法中,集中性搜索与多样性搜索是缺一不可但又相互矛盾的两个方面。本文提出了一种在禁忌搜索集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略算法,这种算法在集中性搜索与多样性搜索之间保持合理平衡的同时,又进一步对结果加强集中性搜索或者多样性搜索,以获全局最优解。以组合优化中的典型难题 TSP为例,通过自动更换邻域、候选集,较好地解决了集中性搜索与多样性搜索的冲突。仿真实验表明,解的质量提高了,验证该算法有效。 雷开友 王芳 贺一 邱玉辉 刘光远关键词:禁忌搜索 TSP问题 搜索策略 多样性 集中性 SEARCH 基于禁忌搜索的模糊神经网络结构优化 被引量:3 2006年 本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络自动优化学习方法(fuzzy neural network based on tabusearch,FNNTS)。该方法利用禁忌搜索算法搜索最优的模糊神经网络结构,并结合最小二乘法和梯度下降法对网络参数进行学习,大大减少了对专家知识的依赖。非线性函数逼近的实验结果表明,所提出的方法能获得更精练的网络结构和更小的误差,从而验证了本文方法的有效性和可行性。 肖丽 刘光远 贺一 邱玉辉关键词:禁忌搜索 模糊神经网络 函数逼近 基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究 被引量:27 2006年 二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局)在理论上属于带性能约束的布局优化问题,它是NP-hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解.通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种自适应粒子群优化算法,该算法在整个搜索过程中,既能保持粒子群原有基本结构,同时又能扩大搜索范围,在提高多样性的同时保证搜索精度,从而加快了收敛速度,有效避免早熟收敛问题,得到最优解.将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,通过3个算例的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性. 雷开友 邱玉辉关键词:粒子群算法