团队进步算法的改进及其在天线优化设计中的应用研究

发布时间：2017-07-06 15:27

  本文关键词：团队进步算法的改进及其在天线优化设计中的应用研究

  更多相关文章： 演化算法 团队进步算法 函数优化 天线优化

【摘要】：演化算法具有鲁棒性强、全局寻优成功率高以及原理简单等特点,广泛应用于最优化问题的求解。借助演化算法对天线进行优化设计,可以有效提高天线的设计效率和性能指标。本文对双群体演化算法——团队进步算法(TPA)的改进及其在平面天线优化设计中的应用进行研究,具体工作分为以下几部分。首先简要阐述团队进步算法(TPA)的原理及算法流程,该算法基于双群体团队成员的分工合作,按照各自的样板实施学习和探索行为,根据更新规则使成员快速进步,即快速接近最优解,从而有效克服单群体算法容易发生的早熟收敛或收敛慢的缺陷,解决全局搜索和快速收敛之间的矛盾。使用十个测试函数对TPA算法及差分进化算法(DE)进行性能测试,结果显示TPA算法具备全局寻优成功率高,计算量小,稳定性好,参数设置简单等优点。其次,在遵循原TPA算法机理特性的基础上,对算法中学习样板以及学习步长和探索步长的产生方式进行改进研究。采用几何学习样板替代算术学习样板,并采用高斯分布随机数的方式产生学习步长和探索步长,十个基准测试函数对改进算法的测试结果表明,与原TPA算法和双群体差分进化算法(DPDE)相比,改进算法在全局寻优成功率和收敛速度等方面都有所提升。最后,建立基于改进TPA算法的商用软件HFSS的优化器,并将其应用于三个平面天线的优化设计,最优化目标函数为天线阻抗带宽。实现双频微带矩形贴片天线低频与高频的相对带宽分别增大5.8%和8.2%；短路探针加载的平面倒F天线的谐振中心向右偏移同时相对带宽增大3.2%；多频段4G手机天线低频与高频的相对带宽分别增大3.3%和3.2%。三个算例的优化结果验证了外挂优化器用于天线优化的可行性,以及改进后算法的高效性。
【关键词】：演化算法 团队进步算法 函数优化 天线优化
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN820;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 微带天线基本理论10-13
• 1.3.1 天线基本参数10-13
• 1.3.2 基本结构和特点13
• 1.4 手机天线基本理论13-15
• 1.4.1 手机天线的发展概况13-15
• 1.4.2 手机天线的测试方法15
• 1.5 主要贡献和论文组织15-18
• 1.5.1 主要贡献15-16
• 1.5.2 论文组织16-18
• 第二章 常见的智能优化算法18-35
• 2.1 演化算法18-20
• 2.1.1 演化算法概述18-19
• 2.1.2 演化算法的求解模型19-20
• 2.1.3 演化算法的应用20
• 2.2 几种常见的演化算法20-24
• 2.2.1 遗传算法20-22
• 2.2.2 交叉熵算法22-23
• 2.2.3 粒子群算法23-24
• 2.3 团队进步算法24-34
• 2.3.1 算法原理24-27
• 2.3.2 实现流程27-28
• 2.3.3 基准测试函数28-30
• 2.3.4 函数优化结果比较30-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 团队进步算法的改进研究35-57
• 3.1 改进方案35-41
• 3.1.1 学习样板的选取35-38
• 3.1.2 学习步长的产生38-40
• 3.1.3 探索步长的产生40-41
• 3.2 改进算法性能测试41-49
• 3.2.1 与经典算法性能比较43-47
• 3.2.2 与DPDE算法性能比较47-49
• 3.3 平面天线的优化算例49-56
• 3.3.1 外挂优化器流程49-53
• 3.3.2 矩形微带天线53-54
• 3.3.3 平面倒F天线54-56
• 3.4 本章小结56-57
• 第四章 多频段4G手机天线的优化设计57-65
• 4.1 天线结构与优化设计57-63
• 4.1.1 基本结构57-59
• 4.1.2 原理分析59-60
• 4.1.3 算法优化60-63
• 4.2 实物制作与测试63-64
• 4.3 本章小结64-65
• 第五章 总结与展望65-66
• 5.1 论文工作总结65
• 5.2 后续展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69

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本文编号：526782