[发明专利]一种混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法

权利要求书

1.一种应用混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法的无线通信系统，其特征在于，所述应用混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法的无线通信系统使用MATLAB软件产生的正弦波、方波、锯齿波、高斯白噪声四路信号作为源信号，随机生成(0,1)之间均匀分布的4×4的矩阵作为混合矩阵，混合后的信号作为传感器接收到的信号，对标准的粒子群算法进行仿真，所述混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法包括以下步骤：

步骤一，种群初始化操作；

步骤二，采用随机生成的方式对粒子的位置X及速度V进行初始化；

步骤三，利用适应度函数fitness计算当前所有粒子的适应值，并按照适应值的好坏排序；

步骤四，初始化每个粒子历史最优位置pbest_i与全局最优位置gbest，其中i为粒子的序号；

步骤五，进行混沌扰动操作；包括：

第一步，当前迭代次数小于等于最大迭代次数的1/3时，选取排序后前1/3的粒子直接进入下一代；当前迭代次数大于最大迭代次数的1/3且小于等于最大迭代次数的2/3时，选取前2/3的粒子直接进入下一代；当前迭代次数大于最大迭代次数的2/3时，所有粒子全部直接进入下一代；

第二步，将剩余未直接进入下一代的粒子位置按照如下公式扰动：

X_i＝X_i+2*z*(4*μ₀*(1-μ₀))-z；

其中X_i表示第i个粒子的位置，μ₀是(0,1)之间的随机数，z为扰动量；

第三步，根据适应值函数fitness计算扰动后粒子位置的适应值；

第四步，将适应值与粒子的历史最优位置对应的适应值比较，扰动后粒子的适应值优于自身的历史最优位置pbest_i对应的适应值；则更新pbest_i；根据扰动后所有粒子的历史最优位置对应的适应值好坏排序，选取适应值好的前一半粒子进入下一代；

步骤六，进入自适应惯性权重的迭代操作：

步骤七，判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数时停止迭代，否则继续迭代。

2.如权利要求1所述的应用混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法的无线通信系统，其特征在于，所述步骤一中种群初始化中包括种群的大小N，粒子的维数D，迭代的最大次数M，学习因子c₁和c₂，惯性权重ω的上下限ω_max和ω_min。

3.如权利要求2所述的应用混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法的无线通信系统，其特征在于，所述步骤六中自适应惯性权重的迭代具体包括：

第一步，将惯性权重ω的上下限ω_max和ω_min，带入以下公式：

其中iter表示当前迭代次数，w(iter)表示第i次迭代的惯性权重，π表示圆周率，n表示(0,1)之间的小数，|·|表示绝对值操作，[*]ⁿ表示乘方操作；

第二步，根据以下公式对粒子的位置X、速度V进行更新：

其中分别表示第k次迭代时第i个粒子的位置和速度，r₁,r₂为(0,1)之间的随机数；

第三步，更新后计算新的粒子的适应值，与粒子的历史最优位置的pbest_i对应的适应值比较，优于粒子自身的历史最优位置pbest_i对应的适应值，则更新pbest_i，与所有粒子的全局最优位置gbest对应的适应值比较，优于所有粒子的全局最优位置gbest对应的适应值，则更新gbest。