【摘 要】
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针对遗传算法在谐波平衡仿真中经常出现随机性大、迭代过程慢、局部搜索能力弱等问题,提出一种改进的混合遗传算法。该算法将Volterra级数、拟牛顿算法与遗传算法相结合,利用
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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针对遗传算法在谐波平衡仿真中经常出现随机性大、迭代过程慢、局部搜索能力弱等问题,提出一种改进的混合遗传算法。该算法将Volterra级数、拟牛顿算法与遗传算法相结合,利用Volterra级数的记忆特性估算频域初始值,通过遗传算法进行全局优化,最后利用拟牛顿算法进行局部优化。基于对MRF281的谐波平衡仿真结果表明,该算法与遗传算法相比,迭代次数减少了40%左右,同时仿真数据与实测数据拟合较好。改进算法兼备了全局优化和局部优化的特点,明显提高了精度和收敛速度,并克服了遗传算法随机性大、局部搜索能力弱等缺点,
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