基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器  

RBF equalizer based on adaptive niche hierarchy genetic algorithm

作　　者：薛富强[1] 葛临东[1] 王彬[1] 

机构地区：[1]信息工程大学信息工程学院,郑州450002

出　　处：《计算机应用》2009年第4期1043-1045,共3页journal of Computer Applications

基　　金：国防重点预研项目(6130320);河南省基础与前沿研究基金资助项目(082300413205)

摘　　要：递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法,依据进化信息自适应调整小生境区域,在均衡数据误比特率最低,隐层中心聚类有效性最佳的基础上,可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。It is the fact that only one optimum individual can be determined by the Hierarchy Genetic Algorithm （ HGA）. This paper proposed a new improved hierarchy Genetic Algorithm （GA） based on the niche, in which the range of the niche could be determined by the information of the evolution. The best structure of the Radial Basis Function （RBF） neural network equalizer could be selected from several optimal solutions with the criterion of the lowest bit error rate and the best clustering degree of the hidden centers. The simulation results demonstrate that the validity and the stability of the new algorithm.

关 键 词：小生境 递阶遗传算法 RBF神经网络 均衡器 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]