基于种群优化的遗传算法的MUSIC谱峰搜索技术

• 作者: 康新 王霖郁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传算法 种群 局部搜索 收敛性 MUSIC谱
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3543-3545,3583
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.006

摘要

传统MUSIC算法的谱峰搜索过程中计算量较大,导致其实时性较差.为了改善这一缺陷,将蜜蜂种群繁殖进化的过程进行抽象化,提出一种基于种群优化的遗传算法(IPGA),并将其与MUSIC谱峰搜索相结合.该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选中的个体以一定概率进行交叉操作,从而增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力;同时,为了避免过早收敛,算法在种群次优解周围进行局部搜索,引入新的个体,增加种群个体的多样性;使用分阶段调整的策略对种群规模进行动态调控.由于种群规模的渐进式变化,不但保证了种群的多样性,同时提高了算法克服未成熟收敛的能力.通过实验数据可以证明该方法具有很好的全局搜索能力,可以对多个目标进行搜索.同时,通过计算量的分析,证明与传统方法相比,该算法通过极大地降低计算量而获得了较好的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王霖郁	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	23	115	7.0	10.0
2	康新	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	9	1.0	1.0