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2.部分仿真图预览
3.算法概述
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于自然选择和遗传机制的全局搜索优化方法，适用于解决复杂的非线性优化问题。在基于遗传优化的NMS译码参数搜索中，归一化因子R被视为一个需要优化的基因，通过不断迭代的“选择”、“交叉”和“变异”操作，寻找使译码性能最优的R值。
在迭代过程中，遗传算法通过不断探索搜索空间，逐渐逼近这个全局最优解。值得注意的是，归一化因子R的取值范围通常限制在(0, 1]区间内，因为过大的R可能导致消息放大失真，而过小的R则可能无法有效抑制过估计。
4.部分源码
..............................................................................
while gen < MAXGEN
gen
Pe0 = 0.999;
pe1 = 0.001;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
X = phen1(a,:);
%计算对应的目标值
[epls] = func_obj(X);
E = epls;
JJ(a,1) = E;
end
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
Error2(gen) = mean(JJ);
end
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
................................................................................
fitness=mean(Ber);
figure
semilogy(SNR, Ber,'-b^',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('Ber');
title(['归一化最小和NMS,GA优化后的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber Error2 aa
0X_052m
---
