差分进化算法研究及其在电磁优化中的应用
发布时间：2024-06-01 02:55
差分进化(Differential Evolution,DE)算法是由美国Berkeley大学的Storn和Price两位学者于1995年提出的,起初用来解决Chebyshev多项式问题。该算法具有种群内信息共享以及保存个体最优解的特点,算法原理简单,易于实现,通用性强,易于与其他类型的算法结合使用,已被应用到了许多领域。但该算法也存有一些不足之处,在解决一些复杂的优化问题时,其局部搜索能力不够强,在有限时间内难得到全局最优值,搜索效率较低,且易陷入局部最优,求解精度不高。因此,本文对DE算法进行研究,并将其应用到电磁领域的一些复杂的优化问题中。本文的主要研究工作如下:(1)概述了DE算法的基本原理,介绍了算法数学描述和算法流程。(2)针对DE算法局部搜索能力较差及搜索效率较低等问题,提出了基于反向学习的自适应DE算法,并采用多个经典测试函数对不同的算法进行仿真实验。结果表明本文提出的一种基于反向学习的自适应线性缩放比例因子和交叉概率因子的差分进化算法(Differential Evolution Algorithm with Linear Mutation factor and Cr...
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 DE算法研究概况
1.2.2 数字滤波器研究概况
1.2.3 直线阵综合研究概况
1.2.4 微带天线的研究概况
1.2.5 微波滤波器研究概况
1.3 本文的主要工作及结构安排
1.3.1 本文的主要工作
1.3.2 本文结构安排
第2章 差分进化算法
2.1 DE算法原理
2.2 DE算法数学描述
2.3 DE算法流程
2.4 本章小结
第3章 基于反向学习的自适应差分进化算法研究
3.1 反向学习的自适应DE算法描述
3.1.1 变异操作改进
3.1.2 交叉操作改进
3.1.3 反向学习机制
3.1.4 反向学习的自适应DE算法流程
3.2 改进算法的数值验证实验与结果分析
3.2.1 测试函数
3.2.2 实验设计及结果分析
3.3 本章小结
第4章 鲶鱼云模型优化差分进化算法研究
4.1 CCDE算法描述
4.1.1 云模型改进策略
4.1.2 鲶鱼效应改进策略
4.1.3 CCDE算法流程
4.2 CCDE算法的数值验证实验与结果分析
4.2.1 实验设计
4.2.2 结果分析
4.3 FIR带通数字滤波器优化设计实验与结果分析
4.3.1 实验设计
4.3.2 结果分析
4.4 本章小结
第5章 直线阵综合
5.1 天线阵基础
5.1.1 方向图乘积原理
5.1.2 天线方向图的常用概念
5.2 直线阵综合
5.3 优化连续电流幅度综合直线阵
5.3.1 优化目标函数选取
5.3.2 不考虑零陷算例仿真及分析
5.3.3 考虑零陷算例仿真及分析
5.3.4 具有凹口算例仿真及分析
5.4 优化连续电流相位综合直线阵
5.4.1 优化目标函数选取
5.4.2 考虑单个零陷算例仿真及分析
5.4.3 考虑多个零陷算例仿真及分析
5.5 优化位置综合直线阵
5.5.1 优化目标函数选取
5.5.2 不考虑零陷算例仿真及分析
5.5.3 考虑零陷算例仿真及分析
5.6 本章小结
第6章 基于CCDE算法和HFSS软件的电磁优化方法应用
6.1 基于CCDE算法和HFSS软件的电磁优化方法
6.1.1 电磁仿真软件HFSS概述
6.1.2 HFSS软件与MATLAB软件联合仿真
6.1.3 优化方法基本框架
6.2 E型贴片微带天线的优化
6.2.1 E型贴片微带天线
6.2.2 目标函数构建
6.2.3 仿真结果及分析
6.3 紧凑正六边形DGS低通滤波器的优化
6.3.1 紧凑正六边形DGS低通滤波器
6.3.2 目标函数的构建
6.3.3 仿真结果及分析
6.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
本文编号：3985456
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题研究现状
1.2.1 DE算法研究概况
1.2.2 数字滤波器研究概况
1.2.3 直线阵综合研究概况
1.2.4 微带天线的研究概况
1.2.5 微波滤波器研究概况
1.3 本文的主要工作及结构安排
1.3.1 本文的主要工作
1.3.2 本文结构安排
第2章 差分进化算法
2.1 DE算法原理
2.2 DE算法数学描述
2.3 DE算法流程
2.4 本章小结
第3章 基于反向学习的自适应差分进化算法研究
3.1 反向学习的自适应DE算法描述
3.1.1 变异操作改进
3.1.2 交叉操作改进
3.1.3 反向学习机制
3.1.4 反向学习的自适应DE算法流程
3.2 改进算法的数值验证实验与结果分析
3.2.1 测试函数
3.2.2 实验设计及结果分析
3.3 本章小结
第4章 鲶鱼云模型优化差分进化算法研究
4.1 CCDE算法描述
4.1.1 云模型改进策略
4.1.2 鲶鱼效应改进策略
4.1.3 CCDE算法流程
4.2 CCDE算法的数值验证实验与结果分析
4.2.1 实验设计
4.2.2 结果分析
4.3 FIR带通数字滤波器优化设计实验与结果分析
4.3.1 实验设计
4.3.2 结果分析
4.4 本章小结
第5章 直线阵综合
5.1 天线阵基础
5.1.1 方向图乘积原理
5.1.2 天线方向图的常用概念
5.2 直线阵综合
5.3 优化连续电流幅度综合直线阵
5.3.1 优化目标函数选取
5.3.2 不考虑零陷算例仿真及分析
5.3.3 考虑零陷算例仿真及分析
5.3.4 具有凹口算例仿真及分析
5.4 优化连续电流相位综合直线阵
5.4.1 优化目标函数选取
5.4.2 考虑单个零陷算例仿真及分析
5.4.3 考虑多个零陷算例仿真及分析
5.5 优化位置综合直线阵
5.5.1 优化目标函数选取
5.5.2 不考虑零陷算例仿真及分析
5.5.3 考虑零陷算例仿真及分析
5.6 本章小结
第6章 基于CCDE算法和HFSS软件的电磁优化方法应用
6.1 基于CCDE算法和HFSS软件的电磁优化方法
6.1.1 电磁仿真软件HFSS概述
6.1.2 HFSS软件与MATLAB软件联合仿真
6.1.3 优化方法基本框架
6.2 E型贴片微带天线的优化
6.2.1 E型贴片微带天线
6.2.2 目标函数构建
6.2.3 仿真结果及分析
6.3 紧凑正六边形DGS低通滤波器的优化
6.3.1 紧凑正六边形DGS低通滤波器
6.3.2 目标函数的构建
6.3.3 仿真结果及分析
6.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
本文编号：3985456
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3985456.html
