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一种邻域重心反向学习的粒子群优化算法 被引量:33
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作者 周凌云 丁立新 +1 位作者 彭虎 强小利 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2815-2824,共10页
粒子群优化算法使用反向学习技术可以提高性能.然而,现有的反向学习粒子群优化算法仅采用粒子最大最小边界计算反向解,没有充分利用群体搜索经验.针对此问题,提出了一种邻域重心反向学习策略,使用邻域重心作为参考点计算反向解,充分吸... 粒子群优化算法使用反向学习技术可以提高性能.然而,现有的反向学习粒子群优化算法仅采用粒子最大最小边界计算反向解,没有充分利用群体搜索经验.针对此问题,提出了一种邻域重心反向学习策略,使用邻域重心作为参考点计算反向解,充分吸收群体搜索经验的同时保持种群多样性;采用收缩因子拓展反向解搜索范围,增加找到更高质量解的机率.在典型的基准测试函数、CEC’13测试函数和一个实际工程优化问题上进行验证,实验结果说明了邻域重心反向学习策略的有效性和本文算法的竞争力. 展开更多
关键词 反向学习 邻域重心 多样性 粒子群优化
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基于邻域粗糙集和粒子群优化的肿瘤分类特征基因选取 被引量:13
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作者 徐久成 徐天贺 +1 位作者 孙林 任金玉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第11期2528-2532,共5页
基因表达谱数据具有高维度、低样本和连续型等特点,建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出一组能够决定癌症基因样本类别的特征基因.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要进行离散化,这可能会丢失一些重要信息,导致分类精度下降.针对... 基因表达谱数据具有高维度、低样本和连续型等特点,建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出一组能够决定癌症基因样本类别的特征基因.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要进行离散化,这可能会丢失一些重要信息,导致分类精度下降.针对上述问题,本文提出一种改进的Relief算法,并利用该算法对基因进行排序生成候选特征集合,然后引入能直接处理连续型数据的邻域粗糙集属性约简模型,提出一种基于邻域粗糙集和粒子群优化的特征基因选择算法.实验结果表明,该算法可快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类效果. 展开更多
关键词 邻域粗糙集 邻域互信息 RELIEF算法 粒子群优化算法
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基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法 被引量:11
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作者 刘遵仁 吴耿锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期268-271,317,共5页
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,... 根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的。详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响。实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集。 展开更多
关键词 邻域粗糙模型 决策依赖度 固有维数估算 极大似然估计法 粒子群优化算法 粒子群快速约简算法
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基于近邻粒子群优化的阵列天线方向图综合 被引量:11
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作者 肖龙帅 黄华 +1 位作者 夏建刚 李灵 《通信技术》 2009年第9期52-53,71,共3页
阵列信号处理是近40年来迅速发展的技术,方向图综合的优化是其重要的问题,粒子群优化技术通过简单的算法可以达到很好的方向图综合效果。近邻粒子群优化算法除了利用粒子本身历史最优位置与全体最优位置外,还利用邻居粒子历史最优位置... 阵列信号处理是近40年来迅速发展的技术,方向图综合的优化是其重要的问题,粒子群优化技术通过简单的算法可以达到很好的方向图综合效果。近邻粒子群优化算法除了利用粒子本身历史最优位置与全体最优位置外,还利用邻居粒子历史最优位置更新本粒子位置,测试函数测试结果表明,这在一定程度上消除了标准粒子群算法容易收敛到局部最优值的缺点。 展开更多
关键词 阵列天线 方向图综合 近邻粒子群优化
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城市元胞自动机扩展邻域效应的测量与校准研究 被引量:11
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作者 廖江福 唐立娜 +1 位作者 王翠平 许通 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2014年第12期1624-1633,共10页
城市元胞模型由于在定量分析与预测城市动态的潜力而受到众多研究者的持续关注。邻域规则是主导城市元胞模型模拟过程的关键组件。研究表明,不同土地利用组合间存在显著的邻域效应,且邻域效应具有惯性、排斥和吸引等影响。然而,传统城... 城市元胞模型由于在定量分析与预测城市动态的潜力而受到众多研究者的持续关注。邻域规则是主导城市元胞模型模拟过程的关键组件。研究表明,不同土地利用组合间存在显著的邻域效应,且邻域效应具有惯性、排斥和吸引等影响。然而,传统城市元胞模型主要考虑的是特定分辨率下较小窗口的邻域范围。本文尝试刻画更大窗口的邻域效应及其对元胞模型的影响。基于测量的扩展邻域因子,应用粒子群优化算法校准大窗口邻域规则,并创建了考虑扩展邻域效应的城市元胞模型。为验证模型有效性,将其应用于模拟厦门市1995-2010年期间的城市扩张动态。与3×3摩尔邻域的逻辑回归模型相比较,1995-2010年期间的建设用地模拟精度从80.7%提高到83.9%,总体精度从87.8%提高到89.6%,Kappa系数从70.0%提高到74.5%,表明考虑扩展邻域效应的城市模型取得了更好的模拟效果。 展开更多
关键词 城市扩张 元胞自动机 扩展邻域效应 粒子群智能 厦门市
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基于改进粒子群算法的学习路径优化方法 被引量:10
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作者 吴雷 方卿 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2016年第12期2272-2281,共10页
提出一种改进粒子群算法求解在线学习系统中的学习路径优化问题.在建模时综合考虑了学习者的学习目标、知识掌握水平、学习成本和资源相关度等因素;在寻优时采用局部邻域搜索与禁忌搜索相结合的方式,以改进标准粒子群方法的寻优性能.实... 提出一种改进粒子群算法求解在线学习系统中的学习路径优化问题.在建模时综合考虑了学习者的学习目标、知识掌握水平、学习成本和资源相关度等因素;在寻优时采用局部邻域搜索与禁忌搜索相结合的方式,以改进标准粒子群方法的寻优性能.实验结果表明,该方法具有较高的实用性和准确性,是学习路径优化问题的一种有效求解算法. 展开更多
关键词 学习路径优化 局部邻域搜索 禁忌搜索 粒子群算法 在线学习系统
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多目标不完全拆卸线平衡问题的建模与优化 被引量:10
7
作者 李六柯 张则强 +1 位作者 朱立夏 邹宾森 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期125-136,共12页
针对实际生产中在满足约束条件下仅考虑拆卸需求零件和危害零件的特点,以工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本为优化目标,构建了不完全拆卸线平衡问题多目标模型。基于解的离散性和优化目标的多重性,提出一种Pareto解集思想的变邻域... 针对实际生产中在满足约束条件下仅考虑拆卸需求零件和危害零件的特点,以工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本为优化目标,构建了不完全拆卸线平衡问题多目标模型。基于解的离散性和优化目标的多重性,提出一种Pareto解集思想的变邻域-粒子群融合算法。该算法通过建立拆卸任务和粒子群迭代搜索的对应关系,将变邻域搜索作为局部搜索策略,同时引入Pareto解集思想、拥挤距离机制处理多目标问题,以保证求解结果的多样性;通过Hyper-volume指标解决了多目标优化难以评价算法收敛性能及Pareto解集优劣等问题。采用所提算法求解不同规模完全拆卸线平衡问题测试算例,其中不同搜索深度的对比试验表明了变动搜索深度能很好地兼顾求解质量和求解效率,不同算法的对比试验表明了所提算法的优越性。最后,将所提模型与求解方法应用至某打印机不完全拆卸线的设计中。 展开更多
关键词 拆卸线平衡问题 不完全拆卸 变邻域搜索 粒子群算法 Hyper-volume指标
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NRS和PSO算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测 被引量:10
8
作者 刘南艳 牟丰 《现代电子技术》 北大核心 2019年第7期115-118,124,共5页
针对依赖经验选取影响短期电力负荷相关因素的不准确性以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型中参数难以确定的问题,建立结合邻域粗糙集(NRS)理论和粒子群优化(PSO)算法的最小二乘支持向量机短期电力负荷预测模型。为了从经验选择的属性... 针对依赖经验选取影响短期电力负荷相关因素的不准确性以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型中参数难以确定的问题,建立结合邻域粗糙集(NRS)理论和粒子群优化(PSO)算法的最小二乘支持向量机短期电力负荷预测模型。为了从经验选择的属性中挖掘出与负荷密切相关的因素,避免选取过多属性而加长训练时间以及冗余属性对预测精度的影响,采用邻域粗糙集理论对属性进行约简,使其结果作为LS-SVM法对模型参数进行寻优,避免依赖经验选择的参数对模型的影响。最后用上述方法对某地区负荷进行预测分析,仿真结果表明上述方法能有效提高负荷预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 邻域关系 属性约简 最小二乘支持向量机 粒子群算法 预测精度
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基于冯诺依曼邻居的粒子群多阈值分割算法 被引量:7
9
作者 陈自郁 何中市 张程 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1977-1979,2000,共4页
针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。该算法对传统的Otsu进行修改,使其能够更准确地找到直方图中谷的位置;并利用冯诺依曼拓扑邻居粒子群作为阈值优化算法,提高了优化性能。提出了构造冯诺依曼拓扑结构的方法,并分析和... 针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。该算法对传统的Otsu进行修改,使其能够更准确地找到直方图中谷的位置;并利用冯诺依曼拓扑邻居粒子群作为阈值优化算法,提高了优化性能。提出了构造冯诺依曼拓扑结构的方法,并分析和比较了它与全互连结构的差别。实验结果显示此算法具有较好的性能。 展开更多
关键词 冯诺依曼邻居 粒子群优化 多阈值分割
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Multi-agent decision support system for missile defense based on improved PSO algorithm 被引量:5
10
作者 Zilong Cheng Li Fan Yulin Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第3期514-525,共12页
Ballistic missile defense system (BMDS) is important for its special role in ensuring national security and maintaining strategic balance. Research on modeling and simulation of the BMDS beforehand is essential as dev... Ballistic missile defense system (BMDS) is important for its special role in ensuring national security and maintaining strategic balance. Research on modeling and simulation of the BMDS beforehand is essential as developing a real one requires lots of manpower and resources. BMDS is a typical complex system for its nonlinear, adaptive and uncertainty characteristics. The agent-based modeling method is well suited for the complex system whose overall behaviors are determined by interactions among individual elements. A multi-agent decision support system (DSS), which includes missile agent, radar agent and command center agent, is established based on the studies of structure and function of BMDS. Considering the constraints brought by radar, intercept missile, offensive missile and commander, the objective function of DSS is established. In order to dynamically generate the optimal interception plan, the variable neighborhood negative selection particle swarm optimization (VNNSPSO) algorithm is proposed to support the decision making of DSS. The proposed algorithm is compared with the standard PSO, constriction factor PSO (CFPSO), inertia weight linear decrease PSO (LDPSO), variable neighborhood PSO (VNPSO) algorithm from the aspects of convergence rate, iteration number, average fitness value and standard deviation. The simulation results verify the efficiency of the proposed algorithm. The multi-agent DSS is developed through the Repast simulation platform and the constructed DSS can generate intercept plans automatically and support three-dimensional dynamic display of missile defense process. 展开更多
关键词 agent-based modeling missile defense system decision support system (DSS) variable neighborhood negative selection particle swarm optimization (PSO)
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邻域自适应粒子群算法求解地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度问题
11
作者 吴亮红 王维 +1 位作者 张红强 贾睿 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1089-1100,共12页
针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为... 针对地源热泵区域能源系统中冷热负荷和机组效能的不确定性,本文提出了一种考虑双重不确定性的鲁棒优化调度方法.首先,基于多面体不确定模型描述调度模型中的鲁棒变量.然后,针对建筑冷热负荷不确定性,采用对偶原理将双层优化模型等价为单层优化模型;对于机组效能不确定性,采用场景法进行分析.最后,采用多目标优化约束处理方法处理鲁棒优化调度模型中的约束条件.同时,为更加高效、准确求解所构建的优化调度模型,提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO).实验结果表明,在制冷和制热工况下,与经验运行策略相比,本文所提方法可分别减少7.22%和5.55%的系统运行成本,是一种解决地源热泵区域能源系统鲁棒优化调度的有效方法. 展开更多
关键词 地源热泵 鲁棒优化调度 邻域自适应 粒子群优化 不确定性
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自适应变邻域混沌搜索微粒群算法 被引量:5
12
作者 郏宣耀 李欢 滕少华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期90-92,共3页
针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的... 针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的粒子向不同方向的邻域内进行混沌搜索,搜索方向和粒子偏移量根据粒子与收敛中心的距离和混沌变量的值共同确定。数值仿真表明,该算法能够使局部搜索更精确,有效改善基本PSO算法优化精度不高的弱点。 展开更多
关键词 自适应 变邻域 混沌搜索 微粒群算法
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基于自适应邻域粒子群算法的γ谱定量分析
13
作者 李林祥 曾国强 +1 位作者 杨小峰 周春芝 《计算机仿真》 北大核心 2023年第9期296-302,共7页
根据γ能谱仪系统的线性叠加原理,提出了一种基于全谱特征的能谱定量分析算法:自适应邻域粒子群算法(AN-PSO)。使用Monte Carlo和有限元分析方法模拟了碲锌镉(CZT)探测器的γ射线能谱,并构建了模拟γ标准能谱库。然后利用提出的算法对CZ... 根据γ能谱仪系统的线性叠加原理,提出了一种基于全谱特征的能谱定量分析算法:自适应邻域粒子群算法(AN-PSO)。使用Monte Carlo和有限元分析方法模拟了碲锌镉(CZT)探测器的γ射线能谱,并构建了模拟γ标准能谱库。然后利用提出的算法对CZT探测器的模拟γ能谱以及实测谱进行了分析。研究结果表明,上述算法对模拟γ能谱的核素活度平均分析误差为2.46%,对实测谱的核素活度平均分析误差为7.82%。且该算法不受重峰影响,对弱峰也具有一定的识别能力。 展开更多
关键词 自适应邻域 粒子群算法 蒙特卡洛模拟
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一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法 被引量:4
14
作者 徐天贺 马媛媛 徐久成 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1775-1779,共5页
针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点,为了选出对分类有用的特征基因,提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法.该方法首先基于邻域互信息最大化对基因进行排序,然后选择出排序在前且冗余较少的基因... 针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点,为了选出对分类有用的特征基因,提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法.该方法首先基于邻域互信息最大化对基因进行排序,然后选择出排序在前且冗余较少的基因构成初选特征基因集合,最后用初选特征基因集合对粒子群优化算法的部分种群进行初始化,能较快的搜寻到较优的特征基因子集.实验结果表明,该算法可快速有效地选择特征基因,并获得较高的分类精度. 展开更多
关键词 邻域互信息最大化 粒子群优化算法 基因选择
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基于自适应动态邻域结构的人工鱼群算法 被引量:2
15
作者 龚波 曾飞艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期52-55,110,共5页
针对人工鱼群算法易陷入局部最优且寻优精度不高的问题,提出了一种基于自适应动态邻域结构的人工鱼群算法。算法中,每条人工鱼先根据鱼群中其他人工鱼与自身的距离及当前迭代次数自适应调整动态邻域结构,再根据该动态邻域结构自适应计... 针对人工鱼群算法易陷入局部最优且寻优精度不高的问题,提出了一种基于自适应动态邻域结构的人工鱼群算法。算法中,每条人工鱼先根据鱼群中其他人工鱼与自身的距离及当前迭代次数自适应调整动态邻域结构,再根据该动态邻域结构自适应计算视野和步长;还结合粒子群算法信息策略和公告板对人工鱼的行为进行了改进。仿真实验结果表明,该算法克服局部极值实现全局寻优的能力更强,优化精度更高。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 自适应 动态邻域 粒子群算法
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基于邻域自适应粒子群优化算法的地表水源热泵机组优化调度 被引量:2
16
作者 王维 吴亮红 +3 位作者 刘振族 李坚 贾睿 张红强 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2021年第6期1520-1532,共13页
为提高湘潭城市中心区某地表水源热泵区域能源系统的运行效率,建立了系统优化调度模型,并提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO)求解所建模型.针对运行过程中可能出现不可行解的情况,提出了一种将不可行解调整为可行解的方法.实验... 为提高湘潭城市中心区某地表水源热泵区域能源系统的运行效率,建立了系统优化调度模型,并提出了一种邻域自适应粒子群优化算法(NAPSO)求解所建模型.针对运行过程中可能出现不可行解的情况,提出了一种将不可行解调整为可行解的方法.实验结果表明,在夏季和冬季时,NAPSO算法求解结果比该系统目前所使用的调度方法每日分别可节省5.14%和4.50%的运行成本,与其他5种算法相比每日分别最高可节省0.57%和0.50%的运行成本,是一种求解地表水源热泵机组优化调度的有效方法. 展开更多
关键词 地源热泵 优化调度 邻域自适应 粒子群优化
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基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测 被引量:2
17
作者 刘家和 金秀 +1 位作者 陈露艳 苑莹 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期901-904,共4页
针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP... 针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力. 展开更多
关键词 神经网络 动态邻居 粒子群算法 市场指数 预测
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基于粒子群优化和邻域粗糙集的快速约简算法 被引量:2
18
作者 王蓉 刘遵仁 高阳 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第3期51-54,共4页
针对标准的粒子群优化算法容易出早熟收敛,搜优速度缓慢,搜索时间长等缺陷,提出了一种简化的粒子群优化算法用于求解邻域决策表的约简算法SPSO。算法采用消除速度项的粒子群简化结构,并将原本的个体当前的最优值用所有粒子的当前最优值... 针对标准的粒子群优化算法容易出早熟收敛,搜优速度缓慢,搜索时间长等缺陷,提出了一种简化的粒子群优化算法用于求解邻域决策表的约简算法SPSO。算法采用消除速度项的粒子群简化结构,并将原本的个体当前的最优值用所有粒子的当前最优值的平均值来代替,以此提高粒子的全局搜索能力,减少其陷入局部最优的可能性。通过对一些UCI的标准数据集进行实验分析验证,结果表明,提出的算法对提高性能有效可行。 展开更多
关键词 粗糙集 邻域 粒子群优化算法
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光伏发电电网供电系统需求平衡性预测研究 被引量:2
19
作者 何祖军 周光辉 杨奕飞 《计算机仿真》 北大核心 2019年第3期115-119,共5页
对光伏发电输出功率进行准确的预测可以减小对光伏发电电网供电系统平衡性的冲击,保证供电系统的需求平衡和安全稳定运行,但传统方法进行光伏发电输出功率预测误差大、响应时间长,难以满足电网需求供给平衡的问题。提出一种动态领域粒... 对光伏发电输出功率进行准确的预测可以减小对光伏发电电网供电系统平衡性的冲击,保证供电系统的需求平衡和安全稳定运行,但传统方法进行光伏发电输出功率预测误差大、响应时间长,难以满足电网需求供给平衡的问题。提出一种动态领域粒子群优化BP神经网络的光伏功率预测方法,利用动态领域对粒子群进行动态划分,避免因粒子不能及时更新而使种群陷入局部极值或早熟;通过改进后的粒子群优化BP神经网络的权值和阈值。结合动态领域改进粒子群和BP神经网络两种算法的优势进行功率预测,综合考虑多种评估标准。仿真结果表明,上述模型能得到更高的预测精度。 展开更多
关键词 非平稳性 动态邻域 粒子群优化 神经网络
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基于变邻域粒子群的短波频率选择算法 被引量:1
20
作者 杨博 王叶群 +2 位作者 黄国策 刘剑 王桂胜 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2021年第2期54-59,共6页
为了快速寻找短波频段内的目标频点,结合宽带频谱感知技术,提出了基于变邻域粒子群搜索(VNS-PSO)的短波双向探测频率选择算法。现有的探测频率选择算法依据频点的平均信噪比进行评估选优,未考虑短波信道的小尺度随机衰落特性,难以满足... 为了快速寻找短波频段内的目标频点,结合宽带频谱感知技术,提出了基于变邻域粒子群搜索(VNS-PSO)的短波双向探测频率选择算法。现有的探测频率选择算法依据频点的平均信噪比进行评估选优,未考虑短波信道的小尺度随机衰落特性,难以满足实时选频的要求。文中VNS-PSO算法依据大尺度衰落的相关特性,采用最大分离法得到初始探测频点集,以此来划分相关邻域;针对邻域内频点质量选择性衰落特点,采用粒子群优化算法搜索邻域内频点,得到邻域内最优解;通过变换邻域,得到全局最优解。仿真实验表明:“最快速度”建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法MTOBC分别降低17.1%、18%、85.5%,当CPOS=0.9,建链时间分别降低2.5%,42.6%,81.7%,缩短了建立可通链路的时间;“最优频点”建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法MTOBC分别降低11%、12.5%、45%,当CPOS=0.9,建链时间分别降低22.2%、22.4%、44.4%,短时间可找到最优频点。 展开更多
关键词 频率选择 短波通信 变邻域搜索 粒子群优化
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