發(fā)布時(shí)間：2018-06-06 21:29

  本文選題：進(jìn)化規(guī)劃 + 概率分布估計(jì)算法�。� 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2007年03期

【摘要】：提出一種以最近鄰劃分變異為搜索策略,并以EP(進(jìn)化規(guī)劃)與EDA(概率密度估計(jì)算法)相結(jié)合的混合進(jìn)化方法作為搜索引擎的新型碼書設(shè)計(jì)算法.在最近鄰劃分上,引入最近鄰劃分控制因子作為進(jìn)化算法的染色體表示,實(shí)現(xiàn)最近鄰劃分變異,從而改變質(zhì)心運(yùn)動(dòng)軌跡.染色體與矢量同維,編碼空間相對(duì)較小,并且進(jìn)化操作易于控制和實(shí)現(xiàn).在混合進(jìn)化方法中,EDA為EP提供了最優(yōu)個(gè)體的搜索方向,加速了算法的收斂速度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是能有效提高碼書性能的一種優(yōu)化方法.
[Abstract]:This paper presents a novel codebook design algorithm based on the combination of EPand EDA (probability density estimation algorithm) and nearest neighbor partitioning mutation as a search strategy. In the nearest neighbor partition, the nearest neighbor partition control factor is introduced as the chromosome representation of the evolutionary algorithm to realize the nearest neighbor partition mutation, thus changing the trajectory of the centroid motion. The chromosome and vector have the same dimension, the coding space is relatively small, and the evolutionary operation is easy to control and implement. In the hybrid evolutionary method, EDA provides the optimal individual search direction for EP, and accelerates the convergence of the algorithm. Experimental results show that this method is an effective method to improve codebook performance.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60573170)資助 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)青年基金(KB2506)資助.
【分類號(hào)】：TN911.7

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1988170