【摘要】：生物學(xué)的各個層面一直是開發(fā)新型計算模型和解決問題的靈感來源。傳統(tǒng)的仿生算法(如遺傳算法、粒子群算法和蟻群算法等)存在容易早熟、收斂速度慢等缺點。免疫系統(tǒng)因其具有強大的信息處理能力逐漸成為最受重視的領(lǐng)域之一,受到免疫系統(tǒng)啟發(fā)而產(chǎn)生的免疫智能算法具有收斂速度快、不易陷入早熟等特點,在處理優(yōu)化問題上展現(xiàn)了優(yōu)良的性能�？寺∵x擇算法是在生物免疫系統(tǒng)的啟發(fā)下產(chǎn)生的一種新型智能化算法,它將問題的先驗知識和生物免疫系統(tǒng)的自適應(yīng)能力結(jié)合起來,在信息處理方面表現(xiàn)出較強的魯棒性,在搜索過程中能很快的收斂到全局最優(yōu)解。本文在研究克隆選擇算法原理和模型基礎(chǔ)上,對算法進行了改進,并用于解決多峰值函數(shù)優(yōu)化和多輸入多輸出(MIMO)盲均衡問題。本文的主要工作如下:(1)闡述了多峰值函數(shù)優(yōu)化問題的概念以及傳統(tǒng)解決方法的不足,通過一組常用的優(yōu)化測試函數(shù)對克隆選擇算法、粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法分別進行仿真測試,根據(jù)每個算法所獲得的全局最優(yōu)解的個數(shù)以及實際進化代數(shù)等數(shù)據(jù)的對比和總結(jié),凸顯了改進的克隆選擇算法比其他兩種算法更適合空間搜索和解決多峰值函數(shù)優(yōu)化的問題。(2)提出了基于智能體系統(tǒng)的直接盲均衡算法,利用發(fā)送信號屬于有限字符集的先驗知識以及接收數(shù)據(jù)正交補投影,構(gòu)造一個可直接盲檢測發(fā)送信號的二次規(guī)劃問題,進而轉(zhuǎn)換成多峰值函數(shù)優(yōu)化問題,并通過改進的克隆選擇算法來解決這個問題,從而把所有用戶信號都恢復(fù)出來,并將改進的克隆選擇算法和粒子群算法以及傳統(tǒng)的盲均衡算法進行仿真對比。仿真結(jié)果表明,改進的克隆選擇算法的性能最好,并且能最大限度的搜索到目標函數(shù)極值點,保持多樣性,全局搜索能力強,也驗證了該算法的盲均衡能力和良好效果。
【圖文】：

圖 3-4 測試函數(shù) 1Figure3-4 Test function 1表 3-2 函數(shù) 2 的測試結(jié)果Table3-2 Results for test function 2法 種群大小 全局最優(yōu)個數(shù) 設(shè)置進化代數(shù) 實際進A 100 2 100 O 20 1 80 A 100 4 100

圖 3-4 測試函數(shù) 1Figure3-4 Test function 1表 3-2 函數(shù) 2 的測試結(jié)果Table3-2 Results for test function 2 種群大小 全局最優(yōu)個數(shù) 設(shè)置進化代數(shù) 實際 100 2 100 20 1 80 100 4 100
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TN919.3

【參考文獻】

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本文編號：2682331