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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种基于蚁群算法的分数阶傅里叶变换最佳阶次搜索方法，具体步骤包括：对蚁群的位置进行初始化；根据初始蚁群位置及其分布，依据目标函数的性质设定每只蚂蚁释放的初始信息素的强度；根据信息素强度，动态搜寻最优解；考虑迭代过程中信息素的蒸发，计算蚂蚁最终的信息素强度；为避免局部最优解，指定具有最高信息素强度的个体作为迭代的优化调整目标方向。本发明使用蚁群算法进行最佳阶次寻优就可以在阶次和轴上同时寻优，不需要遍历二维空间中的所有值。蚁群算法在寻找最大值的过程中步长并不是固定的，而是按照一定的规则进行转移，蚁群算法的精度往往很高实现了在较少计算量的前提下进行高精度阶次搜索。
主权项：1.一种基于蚁群算法的分数阶傅里叶变换最佳阶次搜索方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、对蚁群的位置进行初始化；S2、根据S1中初始蚁群位置及其分布，依据目标函数的性质设定每只蚂蚁释放的初始信息素的强度；S3、根据S2中的信息素强度，动态搜寻最优解；S4、考虑S3迭代过程中信息素的蒸发，计算蚂蚁最终的信息素强度；S5、为避免局部最优解，指定具有最高信息素强度的个体作为迭代的优化调整目标方向。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于蚁群算法的分数阶傅里叶变换最佳阶次搜索方法
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