GSVM优化问题的一种新的光滑函数法

提出求解广义支撑向量机(GSVM)优化问题的一种新的光滑函数法,克服了已有算法收敛速度慢且计算结构复杂的缺陷。首先利用最优化理论的KKT互补条件,将GSVM转化为无约束优化问题,然后给出了基于Newton型迭代的光滑函数的迭代方法。给出了这种光滑函数的有关性质、迭代算法的迭代格式及其收敛性。通过理论分析及数值实验证明了该算法对初始点不敏感,且收敛速度快、数值稳定。从而验证了算法的可行性和有效性。     

一种求解对称锥互补问题的算法

提出了一种求解对称锥互补问题的信赖域算法.基于光滑函数,将对称锥互补问题转化为无约束优化问题,构造了信赖域子问题,利用结合非单调策略的信赖域算法进行求解,并证明了该算法具有全局收敛性.仿真实验结果表明,算法对求解对称锥互补问题是有效的.     

具有多值映射的两级优化问题的广义算法研究

两级优化问题是一种非凸非光滑问题，绝大多数问题的求解都是建立在下层有唯一解的基础之上的。而本文针对多值映射，即下层非唯一解的情形，利用隐函数理论，将两级优化问题转化为带有隐函数的非光滑问题，提出求解这类问题的广义算法框架，并证明其收敛性，最后通过实例验证该方法的实用性．     

一种求解二阶锥规划问题的新算法

为了提高求解二阶锥规划问题的效率,提出一种新的求解二阶锥规划问题的非单调信赖域算法.基于Fischer-Burmeister光滑函数,对二阶锥规划问题的最优性条件进行转化,得到与其等价的无约束优化问题的非线性可微的光滑方程组,构造信赖域子问题,利用非单调信赖域算法求解.算法在求解信赖域子问题时,提出了一个新的自适应选取信赖域半径机制,搜索到全局最优解.数值实验结果表明,该算法运行速度快、迭代次数少,比内点算法和不可行内点算法优越.     

自训练多项式光滑的半监督支持向量机

为了处理自训练半监督支持向量机算法中每次循环都需要求解二次规划因此效率低的问题,采用直接求解支持向量机的原始优化问题,由此得到一个不光滑的无约束优化问题.将正号函数展开为无穷多项式级数,由此得到了一族光滑函数,用多项式光滑函数对无约束优化问题进行逼近,并用共轭梯度算法求解模型.在人工数据和UCI数据集上的实验结果显示,给出的算法效率高,能保证标记样本很少时的分类精度并且不因标记样本的增多而明显提高分类精度.     

约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法.该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解.给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析.最后通过数值实例表明了该算法的有效性.     

求一类多目标规划弱有效解的极大熵算法

根据多目标优化的基本原理，结合极大熵函数的基本性质，提出求解目标规划问题(AGP)的极大熵算法，并证明收敛性，给出数值算例。     

双参数精确罚函数求解约束优化问题的拟牛顿算法

对于含约束不等式的最优化问题,给出了一种双参数罚函数形式和这种罚函数的精确罚定理,提出了一个求解这种罚函数无约束优化问题的拟牛顿算法,研究了它的收敛性,数值实验表明了该算法是可行的.     

一种信赖域遗传算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。     

约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。     

虚拟战场环境中武装直升机航路规划算法研究

将直升机三维航路规划分解为水平航路规划和垂直航路规划进行计算。水平航路规划采用改进的蚁群算法,垂直航路采用综合坡度曲率限制平滑算法,有效地提高了解的性能和收敛速度并且能够计算出满足直升机机动性能要求的三维理想轨迹。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的效果。     

引入动量项的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,推导了均衡器的正交小波表示式及正交变换矩阵的表示式,在分析正交小波变换常数模盲均衡算法(WTCMA)的基础上,将动量算法引入WTCMA中,得到了一种引入动量项的正交小波变换常数模盲均衡新算法(MWTCMA).该算法将基于小波变换的常数模盲均衡算法和动量项相结合,通过归一化的正交小波变换和引入动量项来提高收敛速度.同时给出了算法的收敛条件,并对算法计算量进行了分析.水声信道仿真结果表明:与基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WTCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度,从而能更有效地实现信号与噪声的分离以及信号的实时恢复.     

改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合

针对粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题,首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化(normalized particle swarm optimization, NPSO)算法,NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性,其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法,且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次,结合狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)中的游走行为,在二分粒子群优化(dichotomy particle swarm optimization,DPSO)算法的基础上,通过对二分粒子赋予不同的探索方向,提出了一种WPA-DPSO算法,WPA-DPSO算法具有3层寻优的功能,不仅有效加强了粒子的搜索范围,避免了算法陷入局部最优解,而且有效提高了DPSO算法的收敛速度、优化精度、稳定性和有效性。在NPSO算法和WPA-DPSO算法的基础上,提出了一种混合型PSO算法(WPA-NDPSO),从而有效克服了PSO算法早熟收敛、搜索范围不大、容易收敛到局部极值、计算量大等问题。均匀线阵方向图综合实验表明:WPA-NDPSO算法不仅具有较优的收敛速度和优化精度,而且具有较强的稳定性和较高的有效性。     

二阶自适应IIR陷波器复数算法的收敛性分析

针对背景噪声中复正弦信号的检测和估计问题,分析了自适应格型IIR陷波器的两种复数算法即梯度算法和简化的梯度算法的收敛性能,证明了输入白噪声方差的大小不影响收敛速度。并分析了由一阶自回归模型产生的有色噪声对算法的收敛性能的影响,为有色噪声中复正弦信号检测的自适应过程的参数的选取提供了理论依据。     

水声信道快速收敛自适应均衡算法

从提高自适应均衡算法水声信号收敛性能的角度出发,提出了一种新的快速收敛水声信道自适应均衡算法。该算法将改进的归一化均方误差算法和判决反馈均衡器结构有机结合,在不增加计算量的前提下,很好地实现了不同水声信道的自适应均衡,易于算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法计算量同归一化最小均方(normalized least mean square, NLMS)误差算法的计算量相当,但在稳态误差和收敛速度上有很大优势;收敛性能与自适应调整最小二乘回归〖CD*2〗判决反馈均衡器(variable tap-length decision feed-back equalizer based on recursive least square, RLS-DFE)算法接近,却克服了RLS-DFE算法计算量大,不利于硬件实现的实际问题。提出的算法为水声通信提供了一种性能优良的可实现方法,具有较高的应用价值。     

基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法

针对常数模（Constant Modulus Algorithm,CMA）收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析基于正交小波变换的盲均衡器结构及奇对称误差函数的特性基础上,提出了一种基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法（WT-OSE,orthogonal Wavelet Transform based Odd Symmetry Error function blind equalization algorithm）,该算法通过归一化正交小波变换来加速收敛速度,用误差函数的奇对称性以减小均方误差,利用变步长来进一步加快收敛速度。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。

Abstract：

Aiming at the slow convergence rate and big mean square error of Constant Modulus Algorithm（CMA）,orthogonal wavelet transform based odd symmetry error function blind equalization algorithm blind equalization algorithm was proposed,on the basis of orthogonal wavelet transform based blind equalizer structure and characteristics of odd symmetry error function,the convergence rate of the proposed algorithm could be improved by normalized orthogonal wavelet transform and its mean square error could be reduced by odd symmetry of error function and the convergence rate was further improved via using the performance of variable step size.Simulation tests with underwater acoustic channel indicate that the proposed algorithm has not only faster convergence rate but also less mean square error.     

基于自适应混合能量参数的变步长LMS水声信道均衡算法

提出了一种新的变步长算法,并将该算法用于水声信道均衡。该算法克服改进归一化最小均方(developed normanized least mean square, XENLMS)算法依赖固定能量参数λ的局限性,遵循变步长算法的步长调整原则在XENLMS算法的基础上引入一个自适应混合能量参数λk,改善算法收敛速度和鲁棒性。首先通过仿真分析变步长算法中的3个固定参数α,β,μ的取值范围及对算法收敛性能的影响;并在两种典型的水声信道环境下,采用两种调制信号对算法的收敛性能进行计算机仿真,结果显示,新算法的收敛速度明显快于XENLMS算法和已有的变步长算法,收敛性能接近递归最小二乘(recursive least square, RLS) 算法的最优性能,但计算复杂度远小于RLS算法。最后,木兰湖试验验证了带判决反馈均衡器(decision feedback equalization, DFE)结构的新算法具有较好的克服多径效应和多普勒频移补偿的能力,相比LMS-DFE提高了一个数量级。     

基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

作为一种梯度自适应波束形成算法,LMS算法因简单有效而得到广泛的应用.但是在存在偏差的情况下,LMS算法的性能较差.针对上述问题,考虑信号方向向量的偏差对LMS算法性能的影响,提出了一种基于对角载入的鲁棒约束LMS算法,并对算法的对角载入因子和收敛性能进行了分析,给出了保证算法收敛的步长取值范围.该算法利用对角载入的特性,可有效的抑制各种偏差所带来的影响,收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验表明,与传统约束LMS算法相比,基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法具有很好的性能.     

求解大规模多背包问题的高级人工鱼群算法

针对复杂的大规模多背包问题,提出了一种基于高级人工鱼群算法的求解方法。为了解决人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低的问题,所提算法通过改进其初始化方法,优化人工鱼个体的行为选择方式和追尾行为来加快问题求解的收敛速度;同时引入了动态视野及步长和人工鱼调整策略来提高算法搜索的精度。仿真实验表明:与现有的算法相比,所提算法不仅能快速收敛,而且可以达到更高的精度,尤其是对于规模越大的多背包问题算法性能提升越明显。