一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡（SEIDFE）算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型．该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点．结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比．计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景．     

改进的BP神经网络预测模型及其应用

针对传统BP神经网络算法在对预测问题中存在的网络具有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷,引入附加动量法和自适应学习速率法改进BP神经网络预测模型．将改进后的预测方法应用于企业的市场需求预测问题,以某汽车制造企业过去12个月汽车销售量的实际数据为样本,分别采用基于时间序列和基于因素分析两种预测模型,对所提出的改进预测方法进行实证分析．结果表明：所提出的算法对销售量的预测精度较高,误差均小于8．8％,运算时间也有所降低,预测结果表明文中所提出的算法在处理网络易陷入局部极小、收敛速度慢的预测问题方面的有效性．     

典型水声信道盲均衡算法比较研究

水声通信系统因所处的环境复杂,水声信道均衡是一个非常重要的环节,在简介典型的4种盲均衡算法原理的基础上,即最小均方恒模算法(Least Mean Square Constant Modulus Alogorithm, LMS-CMA)、修正恒模算法(Modified Constant Modulus Alogorithm, MCMA)、判决引导(Decision Directed, DD)算法、双模式切换算法等,采用典型实数水声信道和混合相位的复数水声信道两种模型进行仿真测试,实验结果表明,相对于LMS-CMA和MCMA算法,双模式切换算法具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差;相对于DD算法,双模式算法具有更佳的稳健性.     

改进的自适应分组个体重构免疫算法

针对免疫算法收敛速度慢,有可能陷入局部寻优情况,提出了一种改进的自适应分组个体重构免疫算法.在个体重构的实现上采用了分组进行,同时对重构算法进行了合理的改进,既保证了收敛速度,同时也保证了全局寻优的过程.仿真实验也表明了这一改进算法在收敛速度和寻优能力方面较原算法有较大的改善.     

基于改进的BP神经网络模型参考自适应控制

针对传统BP算法的神经网络模型参考自适应控制实时性差、精度不高、收敛慢等不足,结合BP改进算法和非线性系统的可逆性,提出了基于改进的双向权值调整BP算法的神经网络模型参考自适应控制.基于此算法设计的系统辨识器和控制器的网络结构简单,精度高,仿真结果表明该算法的辨识和控制效果均很理想,可应用于工程实际.     

基于蚁群优化的前向神经网络

提出了一种新的神经网络学习方法.利用蚁群算法学习神经网络,克服了传统BP算法的不足.同时,针对蚁群算法主要用于组合优化的应用特点,对其进行了改进.将离散的信息素分布矩阵及概率分布矩阵拓展为连续的信息素分布函数和概率分布函数.将搜索的范围扩展到连续区域.使得新算法兼具了蚁群算法的全局快速寻优能力与神经网络的广泛映射能力.通过实例证明了该方法的有效性和快速性.     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法，它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用，但存在收敛较慢问题．笔者在文中简述了BP算法原理，针对BP算法的收敛性问题，提出了几点改进措施。     

改进的病毒进化遗传算法应用研究

针对车间调度中典型的作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem）,提出了一种改进的病毒进化遗传算法．该算法选取主群体中较优秀的个体生成部分初始病毒个体,提高了病毒个体的适值和感染能力,从而也就提高了整个主群体的平均适值,并引入了静态繁殖理论,有效的避免了问题最优解的丢失,同时,将基于优先规则的启发式算法与传统的病毒进化遗传算法相结合,加快了算法的收敛性能和收敛速度．最后给出了该改进的病毒进化遗传算法的试验仿真结果．     

一种改进型粒子群算法求解资源优化配置问题

针对粒子群算法在求解优化问题时难以兼顾收敛精度与收敛速度这一问题,提出对目标的惯性权重进行修正和引入随着惯性权重变化的惯性学习因子的方法,该算法充分利用了上一代速度与位置、自我认知和群体间信息共享3部分内容,来影响算法的优化结果,提高了算法的全局和局部的搜索能力.最后将改进的粒子群算法应用于工程项目中的资源优化配置问题中,证明了该算法的有效性.     

双向蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种全局路径规划的双向蚁群算法.通过双向搜索策略改进蚁群算法,设计相遇机制求解更多可行路径,提高算法全局搜索能力;引入奖惩因子分别扩大和减小双向搜索后的较优路径和较差路径对信息素浓度的影响,加快求解最优路径的速度;最后在Matlab中模拟无人...     

混合蚁群算法求解物流配送路径问题

蚁群算法具有较强的发现较好解的能力，但同时也存在一些缺点，如容易出现停滞现象、收敛速度慢等．将遗传算法和蚁群算法结合起来，在蚁群算法的每一次迭代中，根据信息量选择解分量的初值，使用变异操作来确定解的值．通过实例与其他优化方法的结果进行比较．结果表明，该算法有较好的收敛速度及稳定性．     

基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避-重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.     

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合理的配送路线可以提高物流配送的效率。启发式的最优路径选择方法是目前研究的热点，本文针对模拟退火算法收敛速度慢的缺点，提出采用退火过程的导引知识（即上次退火过程节点的分布情况）作为下次选择节点的依据，从而提高模拟退火算法的速度。分别针对不同的配送节点进行实验，结果表明，基于导引知识的模拟退火算法能够获得更快的收敛速度，更快得到最优解。     

求解拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法

大规模拆卸线平衡问题（disassembly line balancing problem,DLBP）是NP完全问题。为克服传统算法求解DLBP搜索过于随机、易于早熟,且求解难度随任务规模的增加呈指数级增长等不足,构建了基于最小化工作站、均衡负荷、尽早拆卸有危害和高需求零部件的DLBP多目标优化模型,在此基础上,提出了改进人工蜂群算法。该算法包括以下4个阶段:在初始解生成阶段,引入危害指标和需求指标,提升算法收敛性能;在雇佣蜂搜索阶段,采取可变步长搜索策略,增加对较优解的搜索深度,加速淘汰劣解;在观察蜂搜索阶段,采用常规搜索与蠕动搜索相结合的混合搜索策略;在侦察蜂搜索阶段,构造了基于分布估计的搜索策略,引导搜索过程。应用本文算法对70个测试问题进行求解,其中65个求得了最优解,寻优率为92.86%;对10个任务实例求得最优解的需求指标为9730个,比蚁群算法减少了360个;52个任务实例的开启工作站数目、平滑率和拆卸成本3项指标均取得了更优的结果,求解较大规模问题的性能显著提升。      

Identification of Dynamic Parameters Based on Pseudo-Parallel Ant Colony Optimization Algorithm

IntroductionReal ants are capable of finding the shortest pathfrom a food source to the nest. Inspired by this factand the behavior of ant colonies, a novel optimizationalgorithm called ant system (AS) was first developedby Dorigo in1992[1]. In the following years, diversemodifications of the AS algorithm were made andapplied to many different types of optimization prob-lems, and satisfactory results were obtained. Re-cently, the AS algorithm has been extended to an al-gorithm for solving d…     

BLIND DIFFERENTIAL ADAPTIVE MULTIUSER DETECTION

IntroductionThe problem of combating multi- access interfer-ence ( MAI) in CDMA systems has receivedgreat attention recently[1～ 3] . In Ref. [4 ] ,M.Honig employed a blind adaptive multiuser de-tector based on the minimization of mean- out-put- energy( MOE) to overcome MAI,and itre-quired no more knowledge than did the conven-tional single- user receiver.Surplus energy wasemployed to suppress the effects of multi- accessinterference and thus provided an optimal detec-tion solution. The…     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

An improved proportionate normalized least mean square algorithm for sparse impulse response identification

In this paper after analyzing the adaptation process of the proportionate normalized least mean square （PNLMS） algorithm, a statistical model is obtained to describe the convergence process of each adaptive filter coefficient. Inspired by this result, a modified PNLMS algorithm based on precise magnitude estimate is proposed. The simulation results indicate that in contrast to the traditional PNLMS algorithm, the proposed algorithm achieves faster convergence speed in the initial convergence state and lower misalignment in the stead stage with much less computational complexity.