【摘 要】
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将智能优化算法应用到多用户检测器（MUD）问题中，是近年来改善MUD性能的一个研究方向。人工鱼群算法（AFSA）是一种新的智能优化算法，该算法具有一些遗传算法和粒子群算法不具备的特点
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院,江苏技术师范学院电气信息工程学院
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将智能优化算法应用到多用户检测器（MUD）问题中，是近年来改善MUD性能的一个研究方向。人工鱼群算法（AFSA）是一种新的智能优化算法，该算法具有一些遗传算法和粒子群算法不具备的特点。但是用其解决离散优化问题时，该算法保持探索与开发平衡的能力较差，且在算法运行后期搜索的盲目性较大，从而影响了该算法搜索的质量和效率。为了克服这些缺点，本文对该算法进行了改进，得到两种自适应人工鱼群算法（AAFSA_FP和AAFSA_SP），并首次用其构建了新的多用户检测器。仿真结果表明，该方法与基于遗传算法的多用户检测器和基
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