带高斯变异的人工萤火虫优化算法 被引量：26

1

作者 莫愿斌 刘付永 张宇楠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期121-123,共3页

针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测... 针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的人工萤火虫算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度、求解精度和收敛成功率。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 高斯变异 函数优化

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一种最大最小萤光素值人工萤火虫算法 被引量：26

2

作者 刘佳昆 周永权 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3662-3664,共3页

针对基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小和进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种最大最小萤光素值人工萤火虫算法。该算法在萤光素值更新过程中,对荧光素的变化范围加以限定,给出最大最小萤光素值范围,从而避免算法陷入局部最优。... 针对基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小和进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种最大最小萤光素值人工萤火虫算法。该算法在萤光素值更新过程中,对荧光素的变化范围加以限定,给出最大最小萤光素值范围,从而避免算法陷入局部最优。通过八个典型函数测试,实验结果表明所提出的算法具有较强的全局搜索能力,且能有效地避免早熟现象,从而提高了人工萤火虫算法整体性能。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 最大最小萤光素值 函数优化

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不确定环境下基于改进萤火虫算法的地面自主车辆全局路径规划方法 被引量：23

3

作者 杜鹏桢 唐振民 +1 位作者 陆建峰 孙研 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期616-624,共9页

针对地面自主车辆的特点,提出了一种基于改进萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)的路径规划方法.首先利用GSO覆盖多个局部最优解的能力,一次生成多条规划路径;然后提出两种路径切换算法,分别用于调优和脱困.在通过路径交叉点... 针对地面自主车辆的特点,提出了一种基于改进萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)的路径规划方法.首先利用GSO覆盖多个局部最优解的能力,一次生成多条规划路径;然后提出两种路径切换算法,分别用于调优和脱困.在通过路径交叉点时,调优切换算法对交叉路径进行重新评估并切换到较优路径,最终达到实际行驶路径的最优化.在遇到环境发生改变时,脱困切换算法通过启发式搜索快速切换到适当路径,重用了原搜索结果,避免了二次规划.通过大量的仿真实验及实际试用,证明了所提方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 路径规划 地面自主车辆 人工萤火虫算法 二次规划 路径切换

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一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法 被引量：21

4

作者 张军丽 周永权 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期680-684,共5页

针对人工萤火虫算法在寻找函数全局最优值时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和求解精度低等不足,利用Powell方法强大的局部优化能力,将其作为一局部搜索算子嵌入到人工萤火虫算法,提出一种用Powell方法局部优化的人工萤... 针对人工萤火虫算法在寻找函数全局最优值时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和求解精度低等不足,利用Powell方法强大的局部优化能力,将其作为一局部搜索算子嵌入到人工萤火虫算法,提出一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法.最后,8个标准函数测试结果表明,改进后人工萤火虫算法在收敛速度、精度和稳定性方面都优于人工萤火虫算法. 展开更多

关键词 Powell方法 人工萤火虫算法(gso) 函数优化

原文传递

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究 被引量：18

5

作者 侯越 赵贺 路小娟 《兰州交通大学学报》 CAS 2013年第6期24-27,共4页

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Du... 为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领域的可行性和有效性. 展开更多

关键词 萤火虫优化算法 BP神经网络 DUFFING系统 混沌时间序列

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一种基于模式搜索算子的人工萤火虫优化算法 被引量：17

6

作者 刘洪霞 周永权 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第10期2130-2133,共4页

人工萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向,该算法已在复杂函数优化方面取得了成功,但也存在着易陷入局部极小且进化后期收敛速度慢等问题.而模式搜索具有很强的搜索能力,但其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选... 人工萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向,该算法已在复杂函数优化方面取得了成功,但也存在着易陷入局部极小且进化后期收敛速度慢等问题.而模式搜索具有很强的搜索能力,但其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.结合两者的优缺点,提出一种基于搜索算子的人工萤火虫算法.该算法在人工萤火虫算法全局搜索过程中融入模式搜索法,改进人工萤火虫算法全局搜索和局部搜索能力.仿真实验结果表明,该算法收敛速度和解的精度显著地提高,是求解函数优化问题的一种可行和有效的方法. 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 模式搜索 函数优化

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基于改进萤火虫算法PID控制器参数优化研究 被引量：16

7

作者 李远梅 张宏立 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第9期356-359,共4页

PID控制器仍是现今应用最广的控制器。但由于其被控对象具有高阶非线性等特点,传统的PID参数整定方法使系统易出现超调、震荡,控制系统性能变差等问题。为改善系统性能,提出一种萤火虫算法的智能优化策略,引入非均匀变异算子和自适应步... PID控制器仍是现今应用最广的控制器。但由于其被控对象具有高阶非线性等特点,传统的PID参数整定方法使系统易出现超调、震荡,控制系统性能变差等问题。为改善系统性能,提出一种萤火虫算法的智能优化策略,引入非均匀变异算子和自适应步长策略改善全局搜索能力和局部求精能力。将PID的三个参数作为萤火虫,以误差的时间积分函数绝对值的倒数作为适应度,进行PID参数整定。利用MATLAB仿真软件进行仿真,并与传统的PID参数整定方法(Z-N法)进行比较。结果表明,萤火虫算法的PID参数整定方法可以提高系统的性能,实现最优整定。 展开更多

关键词 萤火虫算法 非均匀变异算子 自适应步长 最优整定

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变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法 被引量：13

8

作者 黄正新 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期43-47,共5页

针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或... 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。 展开更多

关键词 多模态函数优化 萤火虫群优化(gso) 自适应 变步长萤火虫群优化(CSgso) 多峰函数

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混沌萤火虫优化算法的研究及应用 被引量：14

9

作者 郁书好 苏守宝 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第3期352-358,共7页

针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低... 针对基本萤火虫群优化算法的早熟收敛,易陷入局部最优值,求解精度不高等问题,提出了一种基于切比雪夫映射的混沌萤火虫优化算法。利用混沌系统的随机性和遍历性初始化萤火虫群,获得了质量较高且分布较均匀的初始解;同时对部分适应值低的个体进行了混沌优化,以提高种群的多样性。对4个标准测试函数进行了仿真实验,结果表明该算法的求解精度、全局搜索能力优于基本萤火虫优化算法。将改进算法应用于车辆路径问题的求解中,结果表明了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 萤火虫优化(gso) 早熟收敛 混沌 车辆路径问题(VRP) 切比雪夫映射

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基于AGSO-BAS混合算法的配电网分布式电源优化配置 被引量：12

10

作者 李军 周冬冬 +4 位作者 张玉琼 郝思鹏 吕干云 陈魏 蒋钰 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2019年第6期87-92,98,共7页

随着分布式发电技术的发展,在配电网中接入一定容量的分布式电源(DG)对于改善配电网负荷供电质量、降低系统网损水平、提高运行经济性等具有显著的作用,本文针对分布式电源配电网中的位置、容量优化配置问题,建立了关于分布式电源建设... 随着分布式发电技术的发展,在配电网中接入一定容量的分布式电源(DG)对于改善配电网负荷供电质量、降低系统网损水平、提高运行经济性等具有显著的作用,本文针对分布式电源配电网中的位置、容量优化配置问题,建立了关于分布式电源建设运行总成本和系统网络损耗的多目标优化配置模型,并提出了一种基于改进萤火虫(AGSO)优化算法和天牛须(BAS)搜索优化算法的混合优化算法对分布式电源优化配置模型进行求解,在计算得到Pareto解集后,利用交互式模糊决策技术从解集中选取最终的电源配置方案。最后以IEEE 33节点配电网系统作为算例进行了仿真分析,验证了模型的合理性和方法的有效性,并分别使用混合算法与基本AGSO算法优化系统网损,对比结果表明,提出的混合算法收敛性和寻优精度更好,能有效地解决配电网中分布式电源的优化配置问题。 展开更多

关键词 配电网 分布式电源 萤火虫(gso)优化算法 天牛须搜索(BAS) 模糊决策 多目标优化

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基于萤火虫算法的雷达目标分配方法 被引量：8

11

作者 田德伟 何广军 +1 位作者 尤晓亮 李槟槟 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期62-65,共4页

针对多传感器管理的目标分配问题中如何使监测效果最佳的NP难题,提出了基于萤火虫算法的雷达目标分配方法,将雷达目标分配问题分解为多维背包问题,使用人工萤火虫群优化算法对目标函数进行寻优并确定分配策略。仿真结果表明,萤火虫算法... 针对多传感器管理的目标分配问题中如何使监测效果最佳的NP难题,提出了基于萤火虫算法的雷达目标分配方法,将雷达目标分配问题分解为多维背包问题,使用人工萤火虫群优化算法对目标函数进行寻优并确定分配策略。仿真结果表明,萤火虫算法在解决雷达目标分配问题时具有收敛速度快,求解结果稳定的优点,在军事运筹领域具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 多传感器管理 目标分配 萤火虫算法

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一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法 被引量：8

12

作者 王智昊 郑向伟 马红伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期617-620,共4页

针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同... 针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度. 展开更多

关键词 MEMETIC算法 改进粒子群算法 人工萤火虫算法 邻域半径 局部搜索策略 模拟退火算法

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萤火虫群算法优化高斯过程的网络安全态势预测 被引量：7

13

作者 李纪真 孟相如 +1 位作者 温祥西 康巧燕 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1887-1893,共7页

针对共轭梯度法获取高斯过程超参数存在迭代次数难以确定及预测不精准等问题，提出一种萤火虫群算法优化高斯过程的预测方法，并将其应用于网络安全态势预测研究。采用萤火虫群优化算法对高斯过程超参数进行智能寻优，建立基于高斯过程... 针对共轭梯度法获取高斯过程超参数存在迭代次数难以确定及预测不精准等问题，提出一种萤火虫群算法优化高斯过程的预测方法，并将其应用于网络安全态势预测研究。采用萤火虫群优化算法对高斯过程超参数进行智能寻优，建立基于高斯过程回归的网络安全态势预测模型。实验结果表明新方法的平均相对预测误差较共轭梯度法、粒子群优化算法和人工蜂群优化算法分别降低了近29．46％、10．37％和4．22％，且新方法收敛较快。另外，分析对比了3种单一类型和2种复合类型的协方差函数对高斯过程预测的影响，实验结果表明采用神经网络与有理二次的复合协方差函数（neural network and rational quadratic composite covariance function，NN-RQ）的平均相对预测误差较其他4类协方差函数降低了1．65％～7．51％。 展开更多

关键词 态势预测 高斯过程 萤火虫群 粒子群 人工蜂群

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基于创新的混合算法在列车姿态测量系统中的应用研究

14

作者 雷丽婷 蒋常升 师光洲 《内燃机与配件》 2024年第14期22-24,共3页

本文针对列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖优化难题,提出了一种创新的混合算法—PGSO。该算法融合了粒子群算法优化出色的全局搜索能力与萤火虫算法在局部精细搜索方面的优势,旨在提升列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖质... 本文针对列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖优化难题,提出了一种创新的混合算法—PGSO。该算法融合了粒子群算法优化出色的全局搜索能力与萤火虫算法在局部精细搜索方面的优势,旨在提升列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖质量。实验显示,PGSO算法较PSO和GSO更快收敛、覆盖率更高、全局搜索能力更强,在列车姿态测量场景中表现卓越,有效解决了无线传感器网络覆盖优化问题。 展开更多

关键词 列车姿态测量系统 无线传感器网络 覆盖优化 粒子群优化(PSO) 萤火虫算法(gso) 混合算法(Pgso)

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基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测 被引量：7

15

作者 侯越 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第1期121-126,共6页

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-S模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T-S模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-S模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到... 在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-S模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T-S模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-S模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-S模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。 展开更多

关键词 智能交通系统(ITS) 萤火虫优化算法(gso) T-S模型 模糊神经网络 交通流量 预测

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一种小规模多种群萤火虫群优化算法 被引量：7

16

作者 祝华正 何登旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期48-50,共3页

针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得... 针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得到了提高。 展开更多

关键词 萤火虫群优化算法 函数优化 智能算法 多峰函数

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具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法 被引量：6

17

作者 刘佳昆 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第14期33-37,共5页

基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点。将算法的处理对象分为若干个子群,采用"雇主/工人"结构,提出了一种具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法。通过8个典型函数测试,实验结果表明所提出的算法在... 基本人工萤火虫算法存在着易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点。将算法的处理对象分为若干个子群,采用"雇主/工人"结构,提出了一种具有主从结构的并行人工萤火虫群优化算法。通过8个典型函数测试,实验结果表明所提出的算法在减少计算时间和避免陷入局部最优等方面具有较好的表现,从而提高了人工萤火虫算法整体性能。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 主从结构 并行算法 函数优化

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基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化 被引量：5

18

作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期147-153,共7页

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、... 针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 Chebyshev混沌映射 优化 混沌扰动 动态步长 自适应搜索

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改进的萤火虫优化算法求解Van Genuchten方程参数 被引量：4

19

作者 莫愿斌 刘付永 马彦追 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11A期131-135,139,共6页

Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群... Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群两个种群,两种群间隔一定的迭代次数相互交换部分萤火虫;淘汰宿主群中适应度较差的一半萤火虫,以体现"优胜劣汰"的生物进化法则。标准测试函数的仿真结果表明了GSOPB算法的有效性;对Van Genuchten方程参数的优化结果表明,GSOPB算法的求解精度优于其他方法,可以作为求解Van方程参数的新方法。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 寄生行为 土壤水分特征曲线 VAN Genuchten方程

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一种基于认知引擎的t分布变异萤火虫算法 被引量：3

20

作者 刘俊彤 王可人 +1 位作者 冯辉 刘文涛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第4期909-914,共6页

针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义,并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后,在多载波环境下对... 针对认知引擎中智能优化的问题,提出了一种基于t分布变异萤火虫算法的认知无线电决策引擎技术,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义,并设计了一种基于t分布随机扰动的变异方案。最后,在多载波环境下对该算法进行了仿真实验,结果表明与普通基于遗传算法的认知引擎相比,该算法收敛速度快且具有较高的目标函数值,并且在加入t分布变异之后,算法的全局寻优能力进一步加强。 展开更多

关键词 认知无线电 萤火虫算法 认知引擎 t分布变异

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