康新
- 作品数：1 被引量：9H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于种群优化的遗传算法的MUSIC谱峰搜索技术被引量：9
- 2014年
- 传统MUSIC算法的谱峰搜索过程中计算量较大,导致其实时性较差。为了改善这一缺陷,将蜜蜂种群繁殖进化的过程进行抽象化,提出一种基于种群优化的遗传算法(IPGA),并将其与MUSIC谱峰搜索相结合。该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选中的个体以一定概率进行交叉操作,从而增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力;同时,为了避免过早收敛,算法在种群次优解周围进行局部搜索,引入新的个体,增加种群个体的多样性;使用分阶段调整的策略对种群规模进行动态调控。由于种群规模的渐进式变化,不但保证了种群的多样性,同时提高了算法克服未成熟收敛的能力。通过实验数据可以证明该方法具有很好的全局搜索能力,可以对多个目标进行搜索。同时,通过计算量的分析,证明与传统方法相比,该算法通过极大地降低计算量而获得了较好的实时性。
- 王霖郁康新
- 关键词：种群局部搜索收敛性
