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一种发送端均衡优化方法、装置及电子设备与流程

文档序号:24897658发布日期:2021-04-30 16:01

技术特征:

1.一种发送端均衡优化方法,其特征在于,包括:

初始化发送端的均衡参数种群;其中,所述均衡参数种群中至少包括一个发送端的关键均衡参数组合,所述关键均衡参数组合至少包括一种关键均衡参数;

将所有所述关键均衡参数组合划分到多个预设区块中;

利用基因算法从多个所述预设区块中筛选出目标区块;

利用爬山算法从所述目标区块中确定出最佳均衡参数组合,并基于所述最佳均衡参数组合确定最佳均衡值。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用基因算法从多个所述预设区块中筛选出目标区块,包括:

利用基因算法计算出每个所述预设区块中待选均衡参数组合的待选均衡值;

对所有所述预设区块中待选均衡参数组合的待选均衡值进行比较,并将数值最大的待选均衡值所在的预设区块确定为所述目标区块。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用基因算法计算出每个所述预设区块中待选均衡参数组合的待选均衡值,包括:

针对每个所述预设区块,初始化基因算法参数:设置所述基因算法的最大迭代次数、交叉概率、突变概率和目标优化函数;

将所述预设区块中的所有所述关键均衡参数组合确定为父代种群,并基于所述目标优化函数计算所有所述关键均衡参数组合的适应度;

将所述适应度小于预设阈值的关键均衡参数组合从所述所述预设区块中删除,并保留所述适应度大于等于预设阈值的关键均衡参数组合;

基于所述交叉概率和所述突变概率,分别对所述适应度大于等于预设阈值的关键均衡参数组合实行交叉、突变操作,产生新个体,构成子代种群;

基于所述目标优化函数计算所述子代种群中每个个体的适应度;

重复实行交叉、突变、计算和删除操作,直至达到预设停止条件;其中,所述预设停止条件包括:实行次数达到所述最大迭代次数;

将最后一次输出的子代种群中最优个体确定为所述待选均衡参数组合,并将所述待选均衡参数组合的适应度确定为所述待选均衡值。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用爬山算法从所述目标区块中确定出最佳均衡参数组合,包括:

基于所述目标区块中的待选均衡参数组合,生成多个目标均衡参数组合;

在所述目标区块中插入所述多个目标均衡参数组合;

基于所述目标区块中的待选均衡参数组合和所述多个目标均衡参数组合,利用爬山算法确定出所述最佳均衡参数组合。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述目标区块中的待选均衡参数组合,生成多个目标均衡参数组合,包括:

通过对所述目标区块中的待选均衡参数组合的每一个待选均衡参数分别按照预设补偿进行增加或减小的方式,生成多个目标均衡参数组合。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所有所述关键均衡参数组合划分到多个预设区块中,包括:

确定所述预设区块的数量;

在确定好所述预设区块的数量之后,将所有所述关键均衡参数组合划分到多个所述预设区块中。

7.一种发送端均衡优化装置,其特征在于,包括:

初始化单元,用于初始化发送端的均衡参数种群;其中,所述均衡参数种群中至少包括一个发送端的关键均衡参数组合,所述关键均衡参数组合至少包括一种关键均衡参数;

划分单元,用于将所有所述关键均衡参数组合划分到多个预设区块中;

筛选单元,用于利用基因算法从多个所述预设区块中筛选出目标区块;

确定单元,用于利用爬山算法从所述目标区块中确定出最佳均衡参数组合,并基于所述最佳均衡参数组合确定最佳均衡值。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,筛选单元,包括:

计算模块,用于利用基因算法计算出每个所述预设区块中待选均衡参数组合的待选均衡值;

比较确定模块,用于对所有所述预设区块中待选均衡参数组合的待选均衡值进行比较,并将数值最大的待选均衡值所在的预设区块确定为所述目标区块。

9.一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器实行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器实行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法的步骤。

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