并行多种群模糊遗传算法参数

为改善标准遗传算法的求解效率,提出了一种基于6模糊控制器(6FLC-MDPFGA:6 Fuxy Logic Controllers-Multi-Deme Parallel Fuxxy Genetic Algorithm)的并行多种群自适应遗传算法,并利用MPI(Message PassingInterface)技术建立了一个COW(Cluster Of Workstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现.通过对该算法的迁移率、迁移间隔等并行参数的试验研究,得出了在特定条件下参数选择的经验值和规律,定性分析了不同参数选择对于求解结果的不同影响.在演示算法组合优化实时应用可行性的同时,试验结果可为算法实际应用参数选择提供参考.     

基于最小模的目标散射中心参量快速提取

针对光学区雷达目标散射中心参量的快速提取,提出用特征值分解的最小模方法、传播因子和最小模相结合的方法,提高散射中心参量的估计效率。特征值分解的最小模方法在减少计算量的同时能获得类似多重信号分类算法的性能,在信噪比较低时仍然有效;传播因子方法比特征值分解快,在信噪比较高时,它和最小模方法结合能取得更快的搜索效率。仿真实验结果表明该文算法几乎不影响参量的估计精度,且能有效地提高参量估计效率。