现代通信原理实验课教学改革的探索

来源 :2017年贵州省计算机学会年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhengwei2
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在本校以往的通信原理实验教学中,在教学内容、教学方法、实验成绩评定等方面存在着不足,针对上述问题进行改革与探索.在教学内容上形成了与时俱进,对陈旧实验内容革除,增添新知识;在教学方法上探索了启发式、问题式和项目式等方法;在实验成绩评定上探索了教师评、学生自评、学生互评等.这些探索在实践中取得了良好的效果.
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针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)具有初始值敏感和单纯形算法simplex algorithm(SA)容易陷入局部极值的缺陷,本文结合蝙蝠算法和单纯形算法的各自的优点,提出一种单纯形蝙蝠算法,用来求解非线性方程组问题.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强大的全局搜索能力而且利用了单纯形算法的局部精细搜索能力.仿真实验成果表明:该算法不仅凭借较高的精度解出了各种非线性方程组的根,而且鲁棒性强
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针对蝙蝠算法收敛速度慢和Hooke-Jeeves算法易陷入局部最优等缺点,本文相结合二者的优点提出一种混合算法,即Hooke-Jeeves蝙蝠算法.然后利用这种混合算法来求解非线性方程组.Hooke-Jeeves蝙蝠算法不仅发挥了搜索全局最优解的能力,而且实现了局部精细搜索的能力.实验结果表明:Hooke-Jeeves蝙蝠算法是一种求解非线性方程组的有效的优化方法.该算法可以用于求解其他无约束优化
针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)容易陷入局部最优解和共轭梯度法(conjugate gradient method,CGM)计算精度不高的缺陷,本文提出了一种共轭梯度蝙蝠算法(conjugate gradient bat algorithm,CGBA).该方法具有算法简便,收敛速度快等优点,适合于求解非线性方程组.该混合算法不仅可以增强算法的局部搜索能力和全局搜索能力,而且在一定程
针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)在解决高维复杂问题时容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,该文结合蝙蝠算法和BFGS算法各自的优缺点,提出了一种BFGS-蝙蝠算法,达到求解非线性方程组的目的.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强大的广度搜索能力,而且利用了BFGS算法的深度搜索能力,通过仿真实验结果表明:该算法不但以较高精度求出了各种非线性方程组的解,而且鲁棒性强,收敛速度快,是一种有效
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