基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。