智能优化算法及其在信息通信技术中的应用

《智能优化算法及其在信息通信技术中的应用》共分12章，主要内容既包括量子萤火虫算法、量子教与学算法、文化烟花算法、免疫量子算法、量子蜂群优化算法、文化细菌觅食算法、文化杂草算法、文化鸽群算法、量子猫群算法、多峰量子布谷鸟搜索算法、量子蛙跳算法、量子和声算法、多目标膜量子蜂群算法和混沌量子粒子群算法等群智能优化新算法，还包括基于智能优化算法的天线阵稀疏、方向图综合、数字滤波器设计、数字水印、图像分割、中继选择、频谱分配、频谱感知、多用户检测、特殊阵列测向、MIMO雷达测向和决策引擎等信息通信技术中的热点和难点问题。

前言
第1章 绪论 1
1.1 智能优化算法简介 1
1.2 优化问题描述 2
1.3 智能优化算法的分类和特点 5
1.4 智能优化算法的发展方向 9
1.5 智能优化算法在信息通信技术中的应用 13
第2章 基于量子智能计算的天线阵稀疏和综合方法研究 28
2.1 离散量子萤火虫算法 28
2.2 量子萤火虫算法在天线阵稀疏中的应用 33
2.3 连续量子教与学算法 36
2.4 基于量子教与学算法的天线阵方向图综合 41
2.5 小结 44
第3章 文化烟花算法在数字滤波器设计中的应用 47
3.1 文化烟花算法 48
3.2 基于文化烟花算法的数字滤波器设计 56
3.3 数字滤波器实验仿真 61
3.4 小结 64
第4章 量子智能计算在多用户检测中的应用 66
4.1 典型多用户检测方法 67
4.2 高斯噪声环境下的免疫量子算法多用户检测器 73
4.3 量子蜂群优化算法 79
4.4 冲击噪声环境下的量子蜂群多用户检测器 81
4.5 小结 85
第5章 文化杂草算法在小波数字水印中的应用 87
5.1 文化杂草算法 88
5.2 小波数字水印的嵌入与提取 90
5.3 基于文化杂草算法的小波数字水印 92
5.4 实验仿真与分析 92
5.5 小结 94
第6章 基于量子雁群算法的PCNN图像分割方法 96
6.1 量子雁群算法 96
6.2 基于PCNN的图像分割模型 98
6.3 基于量子雁群算法的PCNN图像分割方法 99
6.4 实验仿真与分析 101
6.5 小结 103
第7章 量子智能优化算法在中继选择中的应用 105
7.1 中继网络的中继选择系统模型 106
7.2 基于量子花授粉的单目标中继选择方法 109
7.3 基于量子差分进化算法的中继选择方法 111
7.4 计算机仿真 116
7.5 小结 125
第8章 基于群智能的特殊阵列测向 128
8.1 文化鸽群算法 128
8.2 基于文化鸽群算法的特殊阵列测向 130
8.3 量子猫群算法 136
8.4 基于量子猫群算法的特殊阵列动态测向 138
8.5 小结 143
第9章 基于量子群智能的MIMO雷达测向 145
9.1 双基地MIMO雷达的信号模型 146
9.2 量子灰狼算法 147
9.3 基于量子灰狼算法的加权信号子空间拟合测向方法 148
9.4 多峰量子布谷鸟搜索算法 154
9.5 基于量子布谷鸟搜索算法的传播算子测向方法 159
9.6 小结 163
第10章 量子智能计算在频谱分配中的应用 166
10.1 量子蛙跳算法 167
10.2 基于量子蛙跳算法的频谱分配 169
10.3 量子和声算法 175
10.4 基于量子和声的认知异构网络的频谱分配 177
10.5 小结 183
第11章 文化细菌觅食算法在频谱感知中的应用 186
11.1 文化细菌觅食算法 186
11.2 频谱感知模型 188
11.3 基于文化细菌觅食算法的频谱感知 190
11.4 实验仿真 192
11.5 小结 196
第12章 量子群智能在绿色认知无线电参数优化中的应用 198
12.1 基于膜量子蜂群算法的认知无线电决策引擎 199
12.2 混沌量子粒子群算法 208
12.3 基于混沌量子粒子群算法的绿色认知系统参数优化 210
12.4 小结 214