【摘 要】
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传统MUSIC算法的谱峰搜索过程中计算量较大,导致其实时性较差。为了改善这一缺陷,将蜜蜂种群繁殖进化的过程进行抽象化,提出一种基于种群优化的遗传算法（IPGA）,并将其与MUSIC谱
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传统MUSIC算法的谱峰搜索过程中计算量较大,导致其实时性较差。为了改善这一缺陷,将蜜蜂种群繁殖进化的过程进行抽象化,提出一种基于种群优化的遗传算法（IPGA）,并将其与MUSIC谱峰搜索相结合。该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选中的个体以一定概率进行交叉操作,从而增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力;同时,为了避免过早收敛,算法在种群次优解周围进行局部搜索,引入新的个体,增加种群个体的多样性;使用分阶段调整的策略对种群规模进行动态调控。由于种群规模的渐进式变化,不但保证了种群的多样性,同时提高了
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