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其中检测窃听器模式可由式通过设置反窃听的复数权值. 这个适应度函数F(A)优化了所有数据库中最差的空化性能我们希望为零的区域。特别是最小的点反监听探测中最大值是多少2,是最小的零点。因此,最适的染色体反监听探测将提供最好的反窃听性能因为我们为最坏的情况做了优化。自然选择:在每次迭代中,我们评估适合度每个染色体都有功能,保留那些有最佳性能。在我们的实现中,我们通常保留前50%的染色体。 回想第三章,这次行动的目的是结合两条亲本染色体反窃听,就能生育后代一个新的,可能更适合的染色体通常,这反监听探测是随机选取的。然而防窃听采用更智能的选择标准。为简单起见,让我们考虑一个单独的零点,并使用相同的向量我们在节解释时使用的表示交叉操作。首先,我们把染色体分成不同的反窃听桶i包含所有染色体反监听探测显示了这些的一个防窃听的反面其他的有相同的颜色。在我们的交叉运算中,是然后在反监听探测的约束下随机选择双亲防窃听的回目在相反的反监听探测将的相移平均,得到一条新的染色体,如所示这背后的直觉是通过取平均相移在防窃听新的染色体大约让一个模式向量等于它的父向量的和。 自父母来自对立的木桶,他们的总和模式可能会导致更小的矢量。这是描述在中,红色向量对应的染色体比亲本的任何一个染色体都小(以黑色和蓝色表示)。利用问题的结构,Nulli-Fi能够快速生成拟合具有较小防窃听的染色体,即较深的空值反窃听改进了结果。突变。在这一步中,我们随机翻转位有一定概率产生一个新染色体的染色体。注意,我们保留了当前最好的染色体一个?在突变过程中保持不变。收敛性。一旦表现最好的染色体达到适应度阈值或最大值,算法就会收敛已达到迭代次数。在单个反监听探测的情况下,这个阈值直接由的输出控制反窃听对于多个空值,正如预期的那样,性能通常不会达到的理论性能一个零。 在我们的实现中,我们降低了阈值每增加一个空区域,就会增加大约1分贝。保留主瓣。与最优算法相似,我们保持反窃听保存主瓣。这可以只需修复q?log2即可反窃听最重要的反监听探测的位,在优化过程中不改变它们。然而,在q非常小的情况下,例如2位相位变形人,这种方法行不通。为了解决这个问题,防窃听设置了天线元件的一个子集,并做到了在整个优化过程中不改变它们的相移。这个子集对主瓣有贡献,而剩下的天线会产生空。Nulli-Fi动态地选择对主瓣贡献最大的天线元件在这个子集中并允许相移的作用最小主瓣。此进程的伪代码。。
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