论文研究 基于种群优化的遗传算法的MUSIC谱峰搜索技术.pdf

传统MUSIC算法的谱峰搜索过程中计算量较大，导致其实时性较差。为了改善这一缺陷，将蜜蜂种群繁殖进化的过程进行抽象化，提出一种基于种群优化的遗传算法（IPGA），并将其与MUSIC谱峰搜索相结合。该算法中，种群的最优个体作为蜂王与被选中的个体以一定概率进行交叉操作，从而增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力；同时，为了避免过早收敛，算法在种群次优解周围进行局部搜索，引入新的个体，增加种群个体的多样性；使用分阶段调整的策略对种群规模进行动态调控。由于种群规模的渐进式变化，不但保证了种群的多样性，同时提高了算法克服未成熟收敛的能力。通过实验数据可以证明该方法具有很好的全局搜索能力，可以对多个目标