[发明专利]量子生物地理学演进机制的多约束FIR数字滤波器生成方法

摘要

本发明提供的是一种量子生物地理学演进机制的多约束FIR数字滤波器生成方法。初始化栖息地，计算适宜指数。将栖息地映射为量子栖息地，对量子栖息地进行降序排列，初始化每个量子栖息地。对量子栖息地进行迁移操作，再对量子栖息地的后50％进行两种变异操作。将量子栖息地映射为栖息地，计算栖息地的适宜指数，对量子栖息地进行降序排列，更新量子栖息地，更新量子信仰空间中的量子形势知识和量子规范知识。更新每个量子栖息地。循环迭代，最终输出量子形势知识中的最优量子栖息地，映射为栖息地，对应FIR数字滤波器的参数向量。本发明设计出的FIR数字滤波器具有收敛速度快，滤波器性能好和满足多约束要求等优点。

主权项

一种量子生物地理学演进机制的多约束FIR数字滤波器生成方法，其特征是：步骤1：随机产生N个栖息地作为初始生态系统，每个栖息地包含D维栖息地适宜指数变量SIV，其中为第t代第i个栖息地的第d维；与栖息地适宜指数有关系的特征包括降雨量、植被的多样性、地质的多样性和气候，这些特征变量形成一个描述栖息地适宜度的向量SIV，计算第t代第i个栖息地的栖息地适宜指数，将第t代第i个栖息地做线性变换使其映射到[0,1]区间，映射为量子栖息地，构成初始量子生态系统，初始化量子信仰空间中的量子形势知识和量子规范知识，设定最大种群数Smax、迁入率函数最大值I、迁出率函数最大值E和最大变异率mmax，按照栖息地适宜指数的大小对生态系统中的量子栖息地进行降序排列；步骤2：初始化第i个量子栖息地的种群数迁入率迁出率特征向量vt、容纳生物种群的概率Pit、突变率mit；步骤3：进行迁移操作，产生N个临时量子栖息地对于第t代第i个量子栖息地的第d维，首先产生服从均匀分布的随机数与相应的第t代第i个量子栖息地的迁入率进行比较，若则对第t+1代编号为i+N的临时量子栖息地进行迁入操作，根据其它量子栖息地的迁出率按轮盘赌方法在量子栖息地种群中选出第t代第k个量子栖息地将第t代第k个量子栖息地的第d维赋值给第t+1代编号为i+N的临时量子栖息地的第d维，其中d＝1,2,…,D，N为量子栖息地个数；若则将第t代第i个量子栖息地第d维赋值给第t+1代编号为i+N的临时量子栖息地的第d维，产生N个临时量子栖息地后，将第t+1代编号为i+N的临时量子栖息地做线性变换为映射为临时栖息地，计算第t+1代编号为i+N的临时栖息地的栖息地适宜指数，按照栖息地适宜指数的大小对第t+1代第所有临时量子栖息地进行降序排列，则排序后的临时量子栖息地的标号越小，适宜指数越高；步骤4：对第t+1代前50％的优秀临时量子栖息地进行赋值操作，即对第t+1代后50％的临时量子栖息地进行变异操作，变异操作时，首先产生服从均匀分布的随机数若则产生均匀分布的随机数对于的临时量子栖息地的该维变量被保留到量子栖息地的相应维，对于的临时量子栖息地的第d维使用量子差分演进机制进行演化；否则，对于的量子栖息地的第d,d＝1,2,…,D维根据量子文化机制演化获得量子栖息地将第t+1代第i+N个量子栖息地做线性变换映射为栖息地，计算第t+1代第i+N,i＝1,2,…,N个栖息地的栖息地适宜指数，将并将该代产生的量子栖息地和上一代的量子栖息地混合，按照栖息地适宜指数的大小对所有量子栖息地进行降序排列，取前N个优秀的量子栖息地作为第下一代演化前的第i,i＝1,2,…,N个量子栖息地选取排名前20％的量子栖息地更新量子信仰空间中的量子形势知识和量子规范知识；步骤5：更新第t+1代量子生态系统中第i个量子栖息地的迁入率迁出率特征向量vt+1、容纳生物种群的概率Pit+1、突变率mit+1；步骤6：判断是否达到最大迭代次数，如若达到，则输出量子形势知识中的最优量子栖息地，最优量子栖息地向量映射为栖息地，对应FIR数字滤波器的参数向量；若没有达到最大迭代次数，则令t＝t+1，返回步骤3继续进行。