遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的,并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》,GA这个名称才逐渐为人所知,J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法(SGA)。
  遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。
2024/1/4 8:44:42 910KB 遗传算法
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第1章绪论1.1历史回顾1.2电通信系统的基本组成1.2.1数字通信系统1.2.2数字通信的早期工作1.3通信信道及其特征1.4通信信道的数学模型1.5本书的结构1.6深入学习第2章信号和系统的频域分析2.1傅里叶级数2.1.1实信号的傅里叶级数:三角傅里叶级数2.2傅里叶变换2.2.1实信号、偶信号和奇信号的傅里叶变换2.2.2傅里叶变换的基本性质2.2.3周期信号的傅里叶变换2.3功率和能量2.3.1能量型信号2.3.2功率型信号2.4带宽受限信号的抽样2.5带通信号2.6深入学习习题第3章模拟信号的发送和接收3.1调制简介3.2振幅调制(AM)3.2.1双边带抑制载波AM3.2.2常规振幅调制3.2.3单边带AM3.2.4残留边带AM3.2.5AM调制器和解调器的实现3.2.6信号多路复用3.3角度调制3.3.1FM信号和PM信号的表示形式3.3.2角度调制信号的频谱特性3.3.3角度调制器和解调器的实现3.4无线电广播和电视广播3.4.1AM无线电广播3.4.2FM无线电广播3.4.3电视广播3.5移动无线电系统3.6深入学习习题第4章随机过程4.1概率及随机变量4.2随机过程:基本概念4.2.1随机过程的描述4.2.2统计平均4.2.3平稳过程4.2.4随机过程与线性系统4.3频域中的随机过程4.3.1随机过程的功率谱4.3.2线性时不变系统的传输4.4高斯过程及白过程4.4.1高斯过程4.4,2白过程4.5带限过程及抽样4.6带通过程4.7深入学习习题第5章模拟通信系统中的噪声影响5.1噪声对线性调制系统的影响5.1.1噪声对基带系统的影响5.1.2噪声对DSB-SCAM的影响5.1.3噪声对SSBAM的影响5.1.4噪声对常规调幅的影响5.2使用锁相环(PLL)进行载频相位估计5.2.1锁相环5.2.2加性噪声对相位估计的影响5.3噪声对角度调制的影响5.3.1角度调制的门限效应5.3.2预加重和去加重滤波5.4模拟调制系统的比较5.5模拟通信系统中传输损耗和噪声的影响5.5.1热噪声源的特征5.5.2噪声温度效应及噪声系数5.5.3传输损耗5.5.4信号传输中继器5.6深入学习习题第6章信源与信源编码6.1信源的数学模型6.1.1信息的度量6.1.2联合熵与条件熵6.2信源编码理论6.3信源编码算法6.3.1霍夫曼信源编码算法6.3.2Lempel-Ziv信源编码算法6.4率失真理论6.4.1互信息量6.4.2微分熵6.4.3率失真函数6.5量化6.5.1标量量化6.5.2矢量量化6.6波形编码6.6.1脉冲编码调制(PCM)6.6.2差分脉冲编码调制(DPCM)6.6.3增量调制(M)6.7分析-合成技术6.8数字音频传输和数字音频记录6.8.1电话传输系统中的数字音频信号6.8.2数字音频录制6.9JPEG图像编码标准6.10深入学习习题第7章加性高斯白噪声信道中的数字传输7.1信号波形的几何表示7.2脉冲振幅调制7.3二维信号波形7.3.1基带信号7.3.2二维带通信号--载波相位调制7.3.3二维带通信号--正交振幅调制7.4多维信号波形7.4.1正交信号波形7.4.2双正交信号波形7.4.3单纯信号波形7.4.4二进制编码的信号波形7.5加性高斯白噪声信道中数字已调信号的最佳接收机7.5.1相关型解调器7.5.2匹配滤波器型解调器7.5.3最佳检测器7.5.4载波振幅已调信号的解调和检测7.5.5载波相位已调信号的解调和检测7.5.6正交振幅已调信号的解调和检测7。
5.7频率已调信号的解调和检测7.6加性高斯白噪声中信号检测的错误概率7.6.1二进制调制的错误概率7.6.2M进制PAM的错误概率7.6.3相位相干PSK调制的错误概率7.6.4DPSK的系统错误概率7.6.5QAM的错误概率7.6.6M进制正交信号的错误概率7.6.7M进制双正交信号的错误概率7.6.8M进制单纯信号的错误概率7.6.9FSK的非相干检测的错误概率7.6.10调制方式的比较7.7有线和无线通信信道的性能分析7.7.1再生中继器7.7.2无线信道中的链路预算分析7.8码元同步7.8.1超前-滞后门同步法7.8.2最小均方误差法7.8.3最大似然准则法7.8.4频谱线法7.8.5载波已调信号的码元同步7.9深入学习习题第8章通过带限AWGN信道的数字传输8.1通过带限信道的数字传输8.1.1带限基带信道上的数字PAM传输8.1.2带限带通信道上的数字传输8.2数字已调信号的功率谱8.2.1基带信号的功率谱8.2.2载波已调信号的功率谱8.3带限信道的信号设计8.3.1无码间干扰的带限信号的设计--奈奎斯特准则8.3.2具有可控ISI的带限信号8.4检测数字PAM的错误概率8.4.1具有零ISI的PAM检测的错误概率8.4.2可控ISI的逐码元数据检测8.4.3部分响应信号检测的错误概率8.5与记忆有关的数字调制信号8.5.1有记忆的调制编码与调制信号8.5.2最大似然序列检测器8.5.3部分响应信号的最大似然序列检测8.5.4有记忆数字信号的功率谱8.6存在信道失真的系统设计8.6.1已知信道的发送和接收滤波器的设计8.6.2信道均衡8.7多载波调制和OFDM8.7.1FFT算法实现的OFDM系统8.8深入学习习题第9章信道容量与信道编码9.1信道模型9.2信道容量9.2.1高斯信道容量9.3通信的容限9.3.1模拟信号的PCM传输9.4可靠通信的编码9.4.1正交信号错误概率的紧界9.4.2编码的原则9.5线性分析码9.5.1线性分组码的译码及其性能9.5.2突发错误纠错编码9.6循环码9.6.1循环码的结构9.7卷积码9.7.1卷积码的基本性质9.7.2卷积码的最佳译码--维特比算法9.7.3卷积码的其他译码算法9.7.4卷积码的错误概率界限9.8复合编码9.8.1乘积码9.8.2链接码9.8.3Turbo码9.8.4BCJR算法9.8.5Turbo码的性能9.9带限信道的编码9.9.1编码与调制的结合9.9.2网格编码调制9.10信道编码的实际应用9.10.1深层空间通信的编码9.10.2电话线路调制解调器的编码9.10.3光盘编码9.11深入学习习题第10章无线通信10.1衰落多径信道上的数字传输10.1.1时变多径信道的信道模型10.1.2衰落多径信道的信号设计10.1.3频率非选择性瑞利衰落信道上的二进制调制性能10.1.4通过信号分集提高系统性能10.1.5频率选择性信道的调制和解调--RAKE解调器10.1.6多天线系统和空时编码10.2连续载波相位调制10.2.1连续相位FSK(CPFSK)10.2.2连续相位调制(CPM)10.2.3CPFSK和CPM的频谱特性10.2.4CPM信号的解调和检测10.2.5CPM在AWGN信道和瑞利衰落信道中的性能10.3扩频通信系统10.3.1扩频数字通信系统的模型10.3.2直接序列扩频系统10.3.3直接序列扩频信号的应用10.3.4脉冲干扰和衰落的影响10.3.5PN序列的生成10.3.6跳频扩频10.3.7扩频系统的同步10.4数字蜂窝通信系统10.4.1GSM系统10.4.2基于IS-95的CDMA系统10.5深入学习习题附录A多信道二进制信号接收时的错误概率参考文献
2023/10/11 13:18:42 13.36MB 通信 系统
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在当今信息爆炸时代,如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视,哈夫曼正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码的应用很广泛,利用哈夫曼树求得用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。
树中从根到每一个叶子都有一条路径,对路径上的各分支约定:指向左子树的分支表示“0”码,指向右子树的分支表示“1”码,取每条路径上的“0”或“1”的序列作为和各叶子对应的字符的编码,这就是哈夫曼编码。
而与之相反的过程就称为译码。
本文主要完成哈夫曼树的建立、哈夫曼编码和译码的功能。
我们主要运用的数据结构是哈夫曼结点结构和编码结构,采用顺序链表形式存储。
整体思路清晰明了,算法通俗易懂,通过调试运行,执行结果真确。
2023/8/4 16:55:47 160KB 哈夫曼;编码;译码;
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典型遗传算法(SGA)解01背包下场的python代码实现,阐发如下:1.付与典型的二进制编码,遴选算子为轮盘赌遴选,交织算子为两点交织,变异算子为反转(单点)变异2.可调的参数为:gen,pc,pm,popsize,n,w,c,W,M3.两种解码方式:带责罚项以及不带责罚项
2023/4/20 13:17:11 5KB SGA 遗传算法 背包问题
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遗传算法的python实现(二进制编码),适用于python3.x环境,有详细的正文和两个给出的测试函数。
2022/9/5 3:48:43 7KB 遗传算法 python 二进制编码
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44 29.75MB 爬虫 python 源码软件 开发语言
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡