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粒子群优化算法是一类新型进化算法，为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力，该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法，把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术⎯⎯多用户检测中，提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明，该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。
关 键 词 多用户检测; 远近效应; 粒子群优化算法; 拉伸技术
粒子群优化算法是1995年提出的新型全局优化算法[1-7]，算法由于简单、易实现且没有太多参数需要调整而广泛应用于函数优化、神经网络训练等多个领域。与其他全局优化算法一样，粒子群优化算法同样存在“早熟”现象。本文引入一种基于拉伸技术的新型粒子群优化算法(Stretching Particle Swarm Optimization，SPSO)。
1 拉伸技术粒子群优化算法
优化问题中，极大部分问题的目标函数存在多个局部或全局极值，这类问题的求解即便是全局优化算法，也会以较大概率收敛于某些局部极值，即“早熟”现象。要有效解决多模态函数的全局优化问题，必须使优化问题在搜索过程中及时从各局部极值点逃逸出来，以较大几率收敛于全局最优解。据此，文献[8]提出了基于拉伸技术的粒子群优化算法。拉伸技术的实质是根据已探测到的局部极值点
信息，对原始目标函数进行两次拉伸变化，剔除局部极值点及比局部极值大的点，不断缩小目标函数的搜索范围，降低搜索难度。
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