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Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm for Digital IIR Filter Design / Yu, Yang in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°3 (Juin 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1311-1318 p. Titre : Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm for Digital IIR Filter Design Titre original : Algorithme génétique coopératif de Coevolutionary pour la conception de filtre de Digital IIR Type de document : texte imprimé Auteurs : Yu, Yang, Auteur ; Xinjie, Yu, Auteur Article en page(s) : 1311-1318 p. Note générale : Electronique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Coevolution  Genetic  algorithms  (GAs)  Infinite-impulse  response  (IIR)  digital  filters  Coévolution  Algorithmes  génétiques  Filtres  numériques  de  réponse  infinie  d'impulsion Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A novel algorithm for digital infinite-impulse response (IIR) filter design is proposed in this paper. The suggested algorithm is a kind of cooperative coevolutionary genetic algorithm. It considers the magnitude response and the phase response simultaneously and also tries to find the lowest filter order. The structure and the coefficients of the digital IIR filter are coded separately, and they evolve coordinately as two different species, i.e., the control species and the coefficient species. The nondominated sorting genetic algorithm-II is used for the control species to guide the algorithms toward three objectives simultaneously. The simulated annealing is used for the coefficient species to keep the diversity. These two strategies make the cooperative coevolutionary process work effectively. Comparisons with another genetic algorithm-based digital IIR filter design method by numerical experiments show that the suggested algorithm is effective and robust in digital IIR filter design. On propose un algorithme de roman pour la conception infinie numérique de filtre de la réponse d'impulsion (IIR) en cet article. L'algorithme suggéré est un genre d'algorithme génétique Co-évolutionnaire coopératif. Il considère la réponse de grandeur et la réponse de phase simultanément et essaye également de trouver le plus bas ordre de filtre. La structure et les coefficients du filtre numérique d'IIR sont codés séparément, et elles évoluent coordinately comme deux espèces différentes, c.-à-d., espèces de commande et espèces de coefficient. Nondominated assortissant l'algorithme-II génétique est employé pour les espèces de commande pour guider les algorithmes vers trois objectifs simultanément. Le recuit simulé est employé pour les espèces de coefficient pour garder la diversité. Ces deux stratégies font le travail de processus Co-évolutionnaire coopératif efficacement. Les comparaisons avec un autre algorithme génétique ont basé la méthode de conception numérique de filtre d'IIR par des expériences numériques prouvent que l'algorithme suggéré est efficace et robuste dans la conception numérique de filtre d'IIR DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Coévolution--Algorithmes génétiques En ligne : yangyu04@mails.tsinghua.edu.cn, yuxj@tsinghua.edu.cn [article] Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm for Digital IIR Filter Design = Algorithme génétique coopératif de Coevolutionary pour la conception de filtre de Digital IIR [texte imprimé] / Yu, Yang, Auteur ; Xinjie, Yu, Auteur . - 1311-1318 p. Electronique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°3 (Juin 2007) . - 1311-1318 p. Mots-clés : Coevolution  Genetic  algorithms  (GAs)  Infinite-impulse  response  (IIR)  digital  filters  Coévolution  Algorithmes  génétiques  Filtres  numériques  de  réponse  infinie  d'impulsion Index. décimale : 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie Résumé : A novel algorithm for digital infinite-impulse response (IIR) filter design is proposed in this paper. The suggested algorithm is a kind of cooperative coevolutionary genetic algorithm. It considers the magnitude response and the phase response simultaneously and also tries to find the lowest filter order. The structure and the coefficients of the digital IIR filter are coded separately, and they evolve coordinately as two different species, i.e., the control species and the coefficient species. The nondominated sorting genetic algorithm-II is used for the control species to guide the algorithms toward three objectives simultaneously. The simulated annealing is used for the coefficient species to keep the diversity. These two strategies make the cooperative coevolutionary process work effectively. Comparisons with another genetic algorithm-based digital IIR filter design method by numerical experiments show that the suggested algorithm is effective and robust in digital IIR filter design. On propose un algorithme de roman pour la conception infinie numérique de filtre de la réponse d'impulsion (IIR) en cet article. L'algorithme suggéré est un genre d'algorithme génétique Co-évolutionnaire coopératif. Il considère la réponse de grandeur et la réponse de phase simultanément et essaye également de trouver le plus bas ordre de filtre. La structure et les coefficients du filtre numérique d'IIR sont codés séparément, et elles évoluent coordinately comme deux espèces différentes, c.-à-d., espèces de commande et espèces de coefficient. Nondominated assortissant l'algorithme-II génétique est employé pour les espèces de commande pour guider les algorithmes vers trois objectifs simultanément. Le recuit simulé est employé pour les espèces de coefficient pour garder la diversité. Ces deux stratégies font le travail de processus Co-évolutionnaire coopératif efficacement. Les comparaisons avec un autre algorithme génétique ont basé la méthode de conception numérique de filtre d'IIR par des expériences numériques prouvent que l'algorithme suggéré est efficace et robuste dans la conception numérique de filtre d'IIR DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Coévolution--Algorithmes génétiques En ligne : yangyu04@mails.tsinghua.edu.cn, yuxj@tsinghua.edu.cn