CAJ | 학술논문

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.
전통MUSIC산법적보봉수색과정중계산량교대,도치기실시성교차.위료개선저일결함,장밀봉충군번식진화적과정진행추상화,제출일충기우충군우화적유전산법(IPGA),병장기여MUSIC보봉수색상결합.해산법중,충군적최우개체작위봉왕여피선중적개체이일정개솔진행교차조작,종이증강료대충군최우개체소포함신식적개채능력;동시,위료피면과조수렴,산법재충군차우해주위진행국부수색,인입신적개체,증가충군개체적다양성;사용분계단조정적책략대충군규모진행동태조공.유우충군규모적점진식변화,불단보증료충군적다양성,동시제고료산법극복미성숙수렴적능력.통과실험수거가이증명해방법구유흔호적전국수색능력,가이대다개목표진행수색.동시,통과계산량적분석,증명여전통방법상비,해산법통과겁대지강저계산량이획득료교호적실시성.