基于自调节粒子群算法的盲检测

以往基于粒子群优化的盲算法能成功实现信号盲检测,但具有算法收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点。文中通过分析粒子群算法的机能及参数的设置,提出一种改进的基于自调节粒子群优化的盲检测算法。算法构成思想是:基于MIMO系统的盲检测系统模型将盲检测问题转化为二次优化问题,利用改进的自调节粒子群优化算法对此优化问题进行寻优。仿真表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够更好地解决盲检测问题。     

模拟退火混沌粒子群算法的盲检测

考虑到基本粒子群算法在初始化时具有盲目性,收敛速度慢,在进化过程中会出现早熟现象.文中给出了MIMO系统的盲均衡模型,在对基本粒子群优化算法的MIMO系统盲检测研究基础上.分别引入了模拟退火机制和混沌机制,据此基础上提出一种改进的算法:基于模拟退火混沌粒子群优化的盲检测算法,并对这几种算法和改进算法的性能进行仿真.仿真结果表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够很好地解决盲检测盲均衡问题.     

听觉信号盲分离的混合粒子群优化算法

为了解决基本粒子群盲分离算法收敛速度慢、优化精度低的问题,提出用基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化算法（HPSO）来实现听觉信号盲分离。与模拟退火算法（SA）和基本粒子群算法（PSO）相比,该算法保持了基本粒子群算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异,改善了其摆脱局部极值点的能力。仿真对比结果表明,基于该改进算法的盲分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

基于粒子群算法的盲多用户检测器

在信道参数未知的多径环境下,盲多用户检测算法性能存在诸如收敛速度慢和估计精度低等问题。将粒子群算法运用到基于恒模算法的盲多用户检测中。仿真结果显示,粒子群算法能够更精确地估计出信道的参数,且其收敛速度非常快,在估计出信道参数之后再进行盲多用户检测,检测性能优良。     

基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究

针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。     

基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定

针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO).通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度.另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化...     

基于免疫粒子群算法的多用户检测技术研究

将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中,模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力。然后利用此算法对CDMA系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究,证明了本文的方法有较快的收敛速度,并且无论是抗多址干扰能力还是抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

基于粒子群神经网络线控转向故障诊断的研究

改进的自适应粒子群优化算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重和阈值系数,以及对粒子速度与位置进行更新,该算法兼顾全局寻优和局部寻优,有效地避免早熟收敛.使用改进的自适应粒子群优化算法训练神经网络,并根据汽车线控转向系统构建故障诊断模型.实验结果表明:与传统的粒子群优化算法、遗传算法训练神经网络相比,基于改进的自适应粒子群优化算法的神经网络能够有效改善神经网络的训练效率,加快了收敛速度,提高故障模式识别的准确率.     

基于改进的萤火虫优化算法的混合语音盲分离

针对传统盲源分离优化算法对分离性能影响较大的局限性,提出了一种基于改进的萤火虫优化的混合语音盲分离算法。将萤火虫的飞行跨度由固定取值变为由新构造的函数自适应调整,在加快收敛速度的同时避免算法早熟现象的发生。实验结果表明,与基于自然梯度、标准萤火虫和粒子群优化的盲分离算法相比,新算法对混合语音信号的分离效果较好,在收敛速度和分离能力方面都有所提升。     

求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题（JSP）。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。     

粒子群模糊聚类算法在入侵检测中的研究

目前模糊C均值聚类算法广泛应用于入侵检测算法中,但是存在聚类数目难以确定,目标函数的局部极小点使得算法容易陷入局部最优的现象,影响入侵检测的准确率。鉴于此,文中提出一种基于粒子群算法的模糊聚类算法,引入PSO全局搜索能力和粒子翻转变异操作,避免传统C均值聚类算法对孤立点敏感,容易陷入局部最优,过早收敛的问题。最后通过实验结果表明,新算法检测率明显优于C均值聚类算法,能很好地应用于目前入侵检测系统之中。     

惩罚函数优化的前馈神经网络盲多用户检测

提出一种前馈神经网络盲多用户检测算法,利用前馈神经网络替代原有检测器中的滤波器,通过惩罚函数对约束恒模代价函数进行求解,获得前馈神经网络权值和参数的迭代公式,实现了盲多用户检测。Matlab仿真结果表明,该算法改善了系统的误码率性能,加快了算法的收敛速度。     

基于灰狼优化的反向学习粒子群算法

针对粒子群算法（PSO）易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。     

基于余弦函数改进的PSO算法及其仿真

粒子群算法具有简单、易于实现等优点在科学与工程领域得到了很好的验证,但是粒子群优化算法与其他进化算法一样存在容易陷入局部极小和早熟收敛等缺点。分析了其存在缺点的主要原因,并此基础上提出了一种改进的粒子群算法(CPSO)。利用余弦函数非线性改变惯性权重、对称改变学习因子进一步提高了粒子的学习能力,同时引入了细菌趋化操作用以维持种群多样性,使得CPSO算法性能在一定程度上优于标准粒子群(SPSO)算法。利用五个标准测试函数对三种算法的仿真结果进行可对比分析,分析结果表明：CPSO算法能在一定程度上跳出局部最优,有效地避免了SPSO算法早熟收敛问题,并具有较快的收敛速度。     

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

对强多址干扰情况下码分多址系统的盲多用户检测算法进行研究,针对多径信道的码分多址系统,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法。该算法可在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法收敛于期望用户,提高检测器在动态环境下的跟踪性能。仿真结果表明,与最小均方算法及递推最小二乘算法相比,该算法具有更好的收敛性和动态性能。     

基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测

盲自适应多用户检测是码分多址(CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术.为克服传统的基于最小化输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的这一缺点,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式,构造了多用户检测系统的状态空间模型,再利用强跟踪滤波器(STF)理论,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法.仿真结果表明,在异步CDMA系统中,与基于LMS算法、RLS算法及Kalman算法的盲自适应多用户检测相比, 方法具有收敛速度快速稳定, 跟踪性能好等优点.因此,基于强跟踪滤波器的盲自适应多用户检测是有效的.     

基于交叉变异的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争实现对问题空间的高效搜索。针对算法后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种混合粒子群算法。该算法通过改变种群初始化方法,引入交叉和变异机制等措施改善基本粒子群算法的性能。数值试验结果表明,改进型粒子群算法在提高全局寻优能力和加快收敛速度等方面均有良好的表现。