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粒子群優(yōu)化算法是一類新型進化算法，為提高粒子群優(yōu)化算法對復雜問題全局最優(yōu)解的探測能力，該文引入一種基于拉伸技術的粒子群優(yōu)化算法，把它應用到CDMA通信系統中抗干擾關鍵技術??多用戶檢測中，提出了基于拉伸粒子群算法的多用戶檢測器。仿真結果表明，該檢測器在誤碼率性能、抗遠近效應和增加系統容量方面的性能較之其他的檢測器均有明顯的提高。
關 鍵 詞 多用戶檢測; 遠近效應; 粒子群優(yōu)化算法; 拉伸技術
粒子群優(yōu)化算法是1995年提出的新型全局優(yōu)化算法[1-7]，算法由于簡單、易實現且沒有太多參數需要調整而廣泛應用于函數優(yōu)化、神經網絡訓練等多個領域。與其他全局優(yōu)化算法一樣，粒子群優(yōu)化算法同樣存在“早熟”現象。本文引入一種基于拉伸技術的新型粒子群優(yōu)化算法(Stretching Particle Swarm Optimization，SPSO)。
1 拉伸技術粒子群優(yōu)化算法
優(yōu)化問題中，極大部分問題的目標函數存在多個局部或全局極值，這類問題的求解即便是全局優(yōu)化算法，也會以較大概率收斂于某些局部極值，即“早熟”現象。要有效解決多模態(tài)函數的全局優(yōu)化問題，必須使優(yōu)化問題在搜索過程中及時從各局部極值點逃逸出來，以較大幾率收斂于全局最優(yōu)解。據此，文獻[8]提出了基于拉伸技術的粒子群優(yōu)化算法。拉伸技術的實質是根據已探測到的局部極值點
信息，對原始目標函數進行兩次拉伸變化，剔除局部極值點及比局部極值大的點，不斷縮小目標函數的搜索范圍，降低搜索難度。
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