一种基于分支度量标准的新卷积码译码算法

提出了一种新的门限可调的序列译码算法和一种新的遍历译码树图的方法.取代了传统序列译码算法的路径度量,该算法使用基于最大似然准则的分支度量.算法引入了2个新参数:跳回距离和来回距离.该算法的性能与其他序列译码算法和Viterbi算法相比,适合于长约束长度卷积码译码.结果表明,该算法是一种很好的可以用来对卷积码译码的方法,其译码速度快,并且具有良好的误码率(BER)性能.     

基于多子群目标分段差分进化的多目标热连轧负荷分配

针对热连轧负荷分配的目标函数处理中采用的加权系数不好确定的问题,设计了一种多子群目标分段优化的差分进化算法.每个子群优化目标函数的一个子目标,子群之间独立进化,不但解决了加权系数问题,并且提高了算法的收敛速度和精度.最后,算法的有效性通过仿真进行了验证.     

基于改进量子进化算法的图像水印算法

针对经典量子进化算法及其在图像水印算法中的应用有嵌入容量较小等问题,提出了一种基于改进量子进化算法的图像水印算法,对经典量子进化算法作了两方面的改进,一是将表示量子染色体的量子比特概率幅修改为量子角,并在此基础上对量子旋转门旋转策略作了相应的修改;二是子群优化,每个子群相对独立地执行量子进化算法.实验结果表明:改进后的算法不但简化了量子染色体的表达,还依靠子群优化达到了算法并行性优化的目的,嵌入点的选择与嵌入策略也使得算法有较大的嵌入容量,该算法产生的含水印图像有较高的视觉质量且鲁棒性好.     

基于动态分组的多策略引力搜索算法

给出了一种基于动态分组的多策略引力搜索算法.算法迭代初期利用自适应分组策略对种群进行分组寻优,每个分组内只更新最差个体,采用云模型理论来改进最优个体的进化行为;迭代后期将种群分为优势子群和拓展子群,采用差分变异算子更新优势子群提高寻优精度和速度,利用Tent混沌理论进化拓展子群完成个体变异.典型复杂函数测试表明,该算法具有很好的收敛精度和计算速度.     

基于种群分区的多策略综合粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优收敛精度不高的问题,提出一种基于种群分区的多策略综合学习粒子群优化算法(MSPSO).该算法利用竞争机制将种群分为两个子种群：潜力子群与普通子群,对这两个子群实行不同的进化策略,潜力子群中的粒子主要负责全局探索,普通子群中的粒子则侧重于局部勘探.为验证算法的性能,在不同类型的基准函数上与其他粒子群算法及其他群智能算法进行对比,所提算法都能取到最优的平均结果,证明所提算法具有更优异的算法性能.     

多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

改善微粒群算法多样性的多子群动态聚合

针对微粒群算法的群体多样性问题,将无标度网络形成过程中的择优连接机制引入微粒群算法的群体构造过程中,提出了一种多子群动态聚合的微粒群算法．依据算法搜索的状态,当某个子群面临搜索困境时,择优选择优秀子群建立连接,随着搜索的不断推进,微粒群体由多个独立的子群逐步聚合为一个类无标度群体网络．通过仿真实验发现,该算法通过调整微粒的邻域规模和连接方式平衡了算法的勘探和开发的能力,获得了较好的收敛性能．     

基于蛙跳算法的无线Mesh网QoS路由算法

提出了一种解决无线Mesh网QoS路由问题的蛙跳算法.该算法采用路径节点编码,采用两点交叉生成新解.在进化过程中,整个种群首先被分成多个子群,各子群独立的进行局部搜索.然后各子群重新合并为一个新种群,使搜索到的信息得到了有效交流.仿真试验表明了所提算法的有效性.     

移动无线电信道三状态Markov模型及其应用

建立了一种适合于研究移动无线电信道比特差错性能的三状态Ｍａｒｋｏｖ模型，说明了模型中各参数的计算过程，提出了基于此模型的两种算法，分别用于产生任意长的差错序列和得到差错图样的分布。     

一种基于多子群的动态优化算法

针对动态粒子群优化算法的群体多样性问题,提出一种新的度量方法.为了提高群体多样性,在每次迭代前,子群内部各粒子以一定的概率飞离局部最优粒子,以保持子群内部粒子多样性.在此基础上,提出一种动态粒子群优化算法,即在每次迭代前,要淘汰超规模子群中的低适应值粒子,进一步增强整个群体的多样性水平,提高算法的鲁棒性.用标准测试函数MPB测试该算法跟踪动态全局最优值的能力,实验结果表明:该算法能有效跟踪5维以上的动态全局最优值,子群内部多样性水平提高60%以上.     

子群卷积及其快速算法

本文介绍了长度N=P~M-1为麦森素数的子群卷积的基本原理和应用中国余数定理对这种子群卷积进行排序的算法及步骤。改进了这种排序方法,提出了计算简单的快速排序法,并提出了用于群卷积计算DFT的混合嵌套快速算法。     

一种基于安全性的CAN-FD信号打包方法

现代车辆配备的大量电子设备可能成为黑客侵入车载网络系统的途径.为了防范攻击，需要为CAN-FD车载总线引入安全机制.建立了一种通过区分信号、帧、ECU层面安全等级、基于帧AES加密与添加MAC消息认证码的CAN-FD分层安全模型，并在此基础上提出一种可以有效降低 ECU 安全设计硬件成本的信号打包安全约束.通过将贪婪算法引入遗传算法的交叉算子与变异算子，设计了一种基于安全性的混合遗传算法，对具有不同安全等级的 CAN-FD 信号进行打包优化.实验表明，混合遗传算法可以获得比贪婪算法更低的带宽利用率，并通过实验分析了此安全设计对带宽利用率的影响.     

一种考虑网络能效优化的队列管理方法

针对网络数据传输过程中传输速率慢、网络能耗高等问题,本文基于混合引力搜索算法HGSA提出了一种队列管理方法.该方法首先给出了网络能效评价指标,以此衡量网络的有效信息容量和传输速率.同时利用混合引力搜索算法来对队列管理方法进行优化.最后通过数学仿真,分析了队列长度、数据包大小等对网络能效的影响,结果证明了该方法具有较好的适应性.     

基于改进蛙跳算法测量圆度误差

针对传统圆度误差评定方法容易陷入局部最优而影响测量精度的问题,提出一种基于改进蛙跳算法的圆度误差评定方法.首先分析了最小区域圆法、最小二乘圆法、最大内接圆法和最小外接圆法这四种圆度误差评定方法的基本原理,并分别建立了非线性优化的数学模型然后介绍了蛙跳算法的基本思想,引入邻域搜索操作提出了一种改进的蛙跳算法,并给出了利用该算法求解圆度误差问题的具体步骤.最后为了验证新算法的有效性,进行了仿真实验,实验结果表明本文算法可以有效、正确地评价圆度误差.这也为圆度误差评定问题的研究提供一种新的途径和手段.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

A Hybrid Algorithm for Optimizing Multi-Modal Functions

0 IntroductionThmeo rsei m epxlteen gseivneeltiyc sailngcoeri itth mw(asSG pAro)p iosse adp pbliye dJ .mHor.eH aonl-dland[1]in 1970’s . SGAis an opti mization method based onpopulation by emulating the evolvement disciplinarian of thenature.It has showedthe great advantage of quick search foropti mal solutions while applied in the opti mization of single-modal functions . But as we know many problems in realitybelong to the opti mization of multi-modal function, and ifSGAis appliedto sol…     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

最速下降和共轭梯度混合算法在波束形成中的应用

介绍了一种最速下降法和共轭梯度法的混合算法,并将这种混合算法应用到自适应波束形成中。该方法根据最小均方（LMS）准则推导出代价函数,结合共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了最速下降法下降缓慢的问题。计算机仿真表明,混合算法所需迭代次数少于最速下降法,且显著减少计算量,缩短运行时间。     

最小Hamilton圈问题的求解新方法

最小Hamilton圈可以用于求解货郎担问题，但至今没有一种有效的求解最小Hamilton圈的方法．文中提出元素判别值分配法是求解该问题的一个有效方法，可将其应用于求解最小Hamilton圈的算法设计．     

一种人工鱼群混合智能优化算法

针对人工鱼群算法一般在初期拥有较快的收敛性,后期收敛较慢的特性,笔者提出一种改进的人工鱼群算法——GPAFSA．该算法将杂交PSO算法引入到人工鱼群算法中,在人工鱼群算法陷入局部最优时,通过使用杂交PSO算法,克服陷入局部最优的缺陷,实现全局最优．仿真实验表明,该算法在收敛性、全局寻优方面比原始算法有很大提高．