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针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题.设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法.该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优.数值仿真表明算法是有效的.