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非线性盲源分离的多目标进化算法
引用本文:刘海林,谢胜利.非线性盲源分离的多目标进化算法[J].系统工程与电子技术,2005,27(9):1576-1579.
作者姓名:刘海林  谢胜利
作者单位:1. 广东工业大学应用数学学院,广东,广州,510090;华南理工大学电信学院,广东,广州,510641
2. 华南理工大学电信学院,广东,广州,510641
基金项目:国家自然科学基金(60274006),国家杰出青年科学基金(60325310),广东省自然科学重点基金(020826),教育部跨世纪人才基金资助课题
摘    要:针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优。数值仿真表明算法是有效的。

关 键 词:非线性盲分离  多目标进化算法  全局最优化  最小互信息量
文章编号:1001-506X(2005)09-1576-04
修稿时间:2004年10月15

Nonlinear blind separation algorithm based on multiobjective evolutionary algorithm
LIU Hai-lin,XIE Sheng-li.Nonlinear blind separation algorithm based on multiobjective evolutionary algorithm[J].System Engineering and Electronics,2005,27(9):1576-1579.
Authors:LIU Hai-lin  XIE Sheng-li
Institution:LIU Hai-lin~
Abstract:In nonlinear blind source separation, the approach for invertible functions is very difficulty due to the existence of many local minima. For separating source signals efficiently, a nonlinear blind separation algorithm based on specific-designed multiobjective evolutionary algorithm is proposed. As defining a novel kind of multiple fitness functions by max-min strategy, the evolutionary algorithm can explore the search space uniformly, keep the diversity of the population, and escape from local optima. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm is efficient.
Keywords:nonlinear blind source separation  multiobjective evolutionary algorithm  global optimization  minimum mutual information
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