广州市属高校科技计划项目(2055)
- 作品数：9 被引量：73H指数：5
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- 基于种群密度的粒子群优化算法被引量：14
- 2006年
- 为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。
- 高鹰姚振坚谢胜利
- 关键词：粒子群优化算法种群密度
- 多Agent协同机制及其在AeSCM系统中的应用被引量：1
- 2005年
- 对多Agent协同问题进行了研究,提出了面向任务熟人联盟(TaskOrientedAcquaintanceCoalition,TOAC)的协同机制,并将该模型应用到本文构造的电子商务供应链管理系统中.试验分析和实际应用都证实:在电子商务供应链的环境下,能够有效地解决在开放分布的MAS环境中多Agent的社会组织、合作问题求解、任务分配、通信开销瓶颈等问题.
- 刘怀亮高鹰
- 关键词：多AGENT协同TOAC
- 基于小波概率密度函数估计的盲信号分离算法被引量：2
- 2006年
- 利用概率密度函数的非线性小波估计方法,对混合信号的概率密度函数及其导数进行估计,由此估计信号的评价函数,从而给出了一种盲信号分离算法.该方法简单,可直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的盲信号分离算法.计算机仿真结果表明了算法的有效性.
- 高鹰
- 关键词：盲信号分离评价函数
- 基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离被引量：15
- 2006年
- 把粒子群优化算法应用于稀疏信号盲分离中,采用基于粒子群优化算法的聚类算法来估计混合矩阵;然后利用粒子群优化算法在求解具有线性约束优化问题时,只需在初始化时粒子满足线性约束条件,无须做其它处理的特点来求解稀疏源信号,从而给出了一种基于粒子群优化算法的稀疏信号盲分离算法。该算法计算量小,精度较高。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。
- 高鹰谢胜利许若宁李朝晖
- 关键词：粒子群优化算法聚类线性约束优化问题
- 一种自适应扩展粒子群优化算法被引量：20
- 2006年
- 在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非线性函数关系,得到自适应加速系数扩展粒子群优化算法。由于新的算法利用了所有个体最优粒子的信息,并在进化过程中通过建立的非线性时变加速系数自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度。4个基准测试函数的对比实验结果说明自适应扩展粒子群优化算法的有效性和优良性能。
- 高鹰
- 关键词：粒子群优化算法
- 具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用被引量：6
- 2006年
- 粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.
- 高鹰
- 关键词：粒子群优化算法盲信号分离
- 一种新的基于广义特征值分解的盲信号分离算法
- 以矩阵的奇异值分解定理为基础,给出了一种基于广义特征值分解的盲信号分离算法,该算法以混叠信号的两个不同的方差矩阵为基础建立广义特征值问题,通过求解广义特征值问题的特征矢量来获得分离信号。该算法计算简单,避免了Parra算...
- 高鹰谢胜利姚振坚
- 关键词：盲信号分离
- 文献传递
- 应用信号变化度的线性混合信号盲分离算法被引量：2
- 2006年
- 论文首先给出了信号变化度的概念,并证明了信号变化度的一个性质:互相独立的一组源信号的线性混合信号的变化度介于源信号中的最小变化度和最大变化度之间。然后,利用矩阵广义特征值理论,给出了一种基于线性混合信号盲分离算法。该算法计算简单,具有闭解形式;并能分离源信号中既有亚高斯信号又有超高斯信号的情况。仿真结果表明该算法是有效的,并具有很好的分离性能。
- 高鹰姚振坚李朝晖谢胜利
- 关键词：盲信号分离广义特征值
- 基于非线性PCA准则的两个盲信号分离算法被引量：5
- 2005年
- 该文首先基于Oja定义的非线性PCA准则J1(W),利用矩阵广义逆递推得到一种盲信号分离算法,然后对Karhunen给出的非线性PCA加权误差平方和准则J2(W),采用梯度下降算法和线性寻优而得到另一种自适应盲信号分离算法。对这两个分离算法进行了计算机仿真,仿真结果表明它们的有效性。
- 高鹰谢胜利
- 关键词：盲信号分离梯度下降算法
- 基于聚类的多子群粒子群优化算法被引量：12
- 2006年
- 在粒子群优化算法基础上,提出了基于聚类的多子群粒子群优化算法。该算法在每次迭代过程中首先通过聚类方法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和“子群”中的最优粒子更新自己的速度和位置值。这种处理增加了粒子之间的信息交换,利用了更多粒子在迭代过程中的信息,使算法的收敛性能更好。仿真结果表明,该算法的性能优于粒子群优化算法。
- 高鹰谢胜利许若宁李朝晖
- 关键词：粒子群优化算法聚类子群
