一种自适应的蚁群优化算法

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题，分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响，提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法（NWAPSO）。在优化过程中，惯性权重随迭代次数非线性变化，改进的算法

针对现有OFDM系统单一调制方式下峰均功率比过高问题，提出采用自适应调制的AFSA-PTS算法。该算法基于子载波信道增益对子载波进行自适应比特分配，根据比特数确定各子载波的调制方式，实现自适应调制，并

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子

对于传统蚁群算法用于云计算资源分配和调度问题过程中存在的不足,提出了一种可以提高负载均衡度、缩短任务执行时间、降低任务执行成本的改进自适应蚁群算法, 改进算法以能够基于用户提交的任务求解出执行时间较短

一种自适应的手纹识别研究,一篇论文，主要讲解指纹和掌纹的综合自适应识别方法。

一种新型自适应卡尔曼滤波算法.doc

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滤波算法的改进

分析了传统定步长最小均方(LMS)算法用于谐波电流检测的不足,采用一种新的变步长LMS自适应算法检测谐波电流:根据误差信号e(n)和e(n-D)的自相关估计调整步长迭代,当权系数远离最佳权值时,通过增

为提高粒子群算法的寻优精度，提出一种将单纯形法(SM)与粒子群(PSO)算法相结合的自适应混合粒子群优化(AHPSO)算法。该算法根据进化需要动态调整粒子的惯性权重，并在进化停滞时使用SM优化。通过仿