基于概率分布估计算法的进化规划码书设计算法

发布时间：2018-06-06 21:29

  本文选题：进化规划 + 概率分布估计算法　； 参考：《小型微型计算机系统》2007年03期

【摘要】：提出一种以最近邻划分变异为搜索策略,并以EP(进化规划)与EDA(概率密度估计算法)相结合的混合进化方法作为搜索引擎的新型码书设计算法.在最近邻划分上,引入最近邻划分控制因子作为进化算法的染色体表示,实现最近邻划分变异,从而改变质心运动轨迹.染色体与矢量同维,编码空间相对较小,并且进化操作易于控制和实现.在混合进化方法中,EDA为EP提供了最优个体的搜索方向,加速了算法的收敛速度.实验结果表明该方法是能有效提高码书性能的一种优化方法.
[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.
【作者单位】： 中国科学技术大学电子科学与技术系 中国科学技术大学电子科学与技术系 中国科学技术大学电子科学与技术系 中国科学技术大学电子科学与技术系
【基金】：国家自然科学基金项目(60573170)资助 中国科学技术大学青年基金(KB2506)资助.
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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本文编号：1988170