自適應(yīng)量子菌群算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、群智能算法是近年人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，菌群算法憑借其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、靈活、魯棒性強(qiáng)和自組織能力等優(yōu)點(diǎn)受到國(guó)際計(jì)算智能界的廣泛關(guān)注。然而，該算法存在收斂速度慢，對(duì)于復(fù)雜多峰函數(shù)容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，本文從更加真實(shí)地模仿細(xì)菌行為和引入量子計(jì)算兩個(gè)角度對(duì)菌群算法進(jìn)行了改進(jìn)，并用改進(jìn)后的量子菌群算法解決了4G移動(dòng)通信中MIMO-OFDM信道估計(jì)魯棒訓(xùn)練序列的設(shè)計(jì)問(wèn)題。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　第一，對(duì)經(jīng)典菌群算法進(jìn)行深入研究

2、，發(fā)現(xiàn)細(xì)菌的前進(jìn)過(guò)程是向隨機(jī)方向沿直線前進(jìn)，然而這并不符合細(xì)菌真實(shí)的覓食過(guò)程。針對(duì)該問(wèn)題，本文使細(xì)菌向當(dāng)前種群最優(yōu)細(xì)菌的位置彎轉(zhuǎn)前進(jìn)。通過(guò)典型的基準(zhǔn)函數(shù)對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法相比原算法加快了搜索速度，提高了局部搜索的能力。
　　第二，對(duì)量子菌群算法的性能進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)表明其優(yōu)化結(jié)果要明顯優(yōu)于經(jīng)典菌群算法。進(jìn)一步對(duì)其主要參數(shù)—旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行對(duì)比分析，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出不同的旋轉(zhuǎn)角度最終的優(yōu)化結(jié)果相差很大，說(shuō)

3、明固定的旋轉(zhuǎn)相位是影響量子菌群算法優(yōu)化性能的一個(gè)主要因素。
　　第三，針對(duì)上述問(wèn)題設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)旋轉(zhuǎn)相位的量子菌群算法，使旋轉(zhuǎn)相位的角度與當(dāng)前細(xì)菌和當(dāng)前細(xì)菌的角度差相關(guān)。通過(guò)16個(gè)不同類(lèi)型的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)其優(yōu)化性能進(jìn)行研究，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明該算法在低維時(shí)，收斂精度和穩(wěn)定性都要優(yōu)于改進(jìn)前的算法，且優(yōu)化結(jié)果要明顯優(yōu)于經(jīng)典的菌群算法和量子遺傳算法。進(jìn)一步研究表明，在達(dá)到指定收斂精度的情況下，該算法的平均收斂概率是最高的，平均運(yùn)行時(shí)間和平均