本文關鍵詞：蜂群算法及其仿生策略研究

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【摘要】：仿生群智能優(yōu)化算法是目前人工智能研究熱點的一個重要分支,其計算相對簡單,易于擴充,此外,該算法的實現過程對計算機處理器和內存的要求較低,同時在計算過程中具有可并行以及分布運行的特點。而蜂群算法作為其中較新的一種概率搜索算法,繼承了仿生群智能優(yōu)化算法的理論思想,因控制參數少、易于實現、計算簡潔等優(yōu)點也有著較廣泛的應用,但仍然存在著過早收斂、易陷入局部最優(yōu)、精度不高等問題,如何選擇適宜的隨機過程模擬及調控恰當的局部搜索行為是解決問題的關鍵。盲源分離是近幾年信號處理領域的研究熱點之一,在源信號與傳輸信道未知時,通過直接觀測到的混合信號經分離后恢復出源信號。獨立成分分析作為其中一種重要的核心算法,應用廣泛,但采用的基于梯度信息的優(yōu)化算法存在著收斂速度慢、易陷入局部極值點等問題,如何選擇結構簡單、參數少、易調節(jié)的優(yōu)化算法是其中的關鍵問題之一。本文根據上述問題與研究背景,在研究工作中主要探討了一下幾方面的內容：1.首先對仿生群智能優(yōu)化算法及其中的蜂群算法和盲源分離作了概述,包括系統(tǒng)框架、主流實現算法等方面,并介紹了蜂群算法和盲源分離目前在國內外的研究和應用概況。2.系統(tǒng)全面地介紹了盲源分離的基礎理論,包括盲源分離的算法模型、數學理論、信號混合模型、獨立成分分析算法、信號的預處理及函數評價標準等,并對這些理論進行了詳細的分析。3.介紹了仿生群智能優(yōu)化算法中的蜂群算法,包括算法的原生物學模型、基本原理和實現流程等,并針對蜂群算法中存在的問題做了仿生策略方面的改進,主要包括在種群初始化階段采用了反向學習的初始解優(yōu)化策略,在種群更新、鄰域搜索階段采用具有Levy飛行特征的改進搜素策略,并總結了改進算法的流程。4.介紹了蜂群算法在盲源分離中的應用,將基于仿生策略改進后的蜂群算法作為盲源分離中分離矩陣的計算方法,主要包括其基本原理和相關基礎理論,并總結了引入改進蜂群算法后盲源分離方法的流程。5.分別對仿生策略改進的蜂群算法和引入蜂群算法的盲源分離方法進行了實驗對比。實驗結果表明,基于反向學習與Levy飛行的改進蜂群算法在提高收斂速度的同時保證了算法的收斂精度,且當改進的蜂群算法作為盲源分離中初始矩陣的優(yōu)化算法時,也在一定程度上解決了盲源分離的分離效果與收斂速度存在矛盾的問題。6.最后總結了本文研究的改進空間和不足,介紹了未來可能的研究方向。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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