發(fā)布時間：2024-06-01 02:55

　　差分進化(Differential Evolution,DE)算法是由美國Berkeley大學的Storn和Price兩位學者于1995年提出的,起初用來解決Chebyshev多項式問題。該算法具有種群內信息共享以及保存?zhèn)�體最優(yōu)解的特點,算法原理簡單,易于實現(xiàn),通用性強,易于與其他類型的算法結合使用,已被應用到了許多領域。但該算法也存有一些不足之處,在解決一些復雜的優(yōu)化問題時,其局部搜索能力不夠強,在有限時間內難得到全局最優(yōu)值,搜索效率較低,且易陷入局部最優(yōu),求解精度不高。因此,本文對DE算法進行研究,并將其應用到電磁領域的一些復雜的優(yōu)化問題中。本文的主要研究工作如下:(1)概述了DE算法的基本原理,介紹了算法數(shù)學描述和算法流程。(2)針對DE算法局部搜索能力較差及搜索效率較低等問題,提出了基于反向學習的自適應DE算法,并采用多個經(jīng)典測試函數(shù)對不同的算法進行仿真實驗。結果表明本文提出的一種基于反向學習的自適應線性縮放比例因子和交叉概率因子的差分進化算法(Differential Evolution Algorithm with Linear Mutation factor and Cr...

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 DE算法研究概況
        1.2.2 數(shù)字濾波器研究概況
        1.2.3 直線陣綜合研究概況
        1.2.4 微帶天線的研究概況
        1.2.5 微波濾波器研究概況
    1.3 本文的主要工作及結構安排
        1.3.1 本文的主要工作
        1.3.2 本文結構安排
第2章 差分進化算法
    2.1 DE算法原理
    2.2 DE算法數(shù)學描述
    2.3 DE算法流程
    2.4 本章小結
第3章 基于反向學習的自適應差分進化算法研究
    3.1 反向學習的自適應DE算法描述
        3.1.1 變異操作改進
        3.1.2 交叉操作改進
        3.1.3 反向學習機制
        3.1.4 反向學習的自適應DE算法流程
    3.2 改進算法的數(shù)值驗證實驗與結果分析
        3.2.1 測試函數(shù)
        3.2.2 實驗設計及結果分析
    3.3 本章小結
第4章 鯰魚云模型優(yōu)化差分進化算法研究
    4.1 CCDE算法描述
        4.1.1 云模型改進策略
        4.1.2 鯰魚效應改進策略
        4.1.3 CCDE算法流程
    4.2 CCDE算法的數(shù)值驗證實驗與結果分析
        4.2.1 實驗設計
        4.2.2 結果分析
    4.3 FIR帶通數(shù)字濾波器優(yōu)化設計實驗與結果分析
        4.3.1 實驗設計
        4.3.2 結果分析
    4.4 本章小結
第5章 直線陣綜合
    5.1 天線陣基礎
        5.1.1 方向圖乘積原理
        5.1.2 天線方向圖的常用概念
    5.2 直線陣綜合
    5.3 優(yōu)化連續(xù)電流幅度綜合直線陣
        5.3.1 優(yōu)化目標函數(shù)選取
        5.3.2 不考慮零陷算例仿真及分析
        5.3.3 考慮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 優(yōu)化連續(xù)電流相位綜合直線陣
        5.4.1 優(yōu)化目標函數(shù)選取
        5.4.2 考慮單個零陷算例仿真及分析
        5.4.3 考慮多個零陷算例仿真及分析
    5.5 優(yōu)化位置綜合直線陣
        5.5.1 優(yōu)化目標函數(shù)選取
        5.5.2 不考慮零陷算例仿真及分析
        5.5.3 考慮零陷算例仿真及分析
    5.6 本章小結
第6章 基于CCDE算法和HFSS軟件的電磁優(yōu)化方法應用
    6.1 基于CCDE算法和HFSS軟件的電磁優(yōu)化方法
        6.1.1 電磁仿真軟件HFSS概述
        6.1.2 HFSS軟件與MATLAB軟件聯(lián)合仿真
        6.1.3 優(yōu)化方法基本框架
    6.2 E型貼片微帶天線的優(yōu)化
        6.2.1 E型貼片微帶天線
        6.2.2 目標函數(shù)構建
        6.2.3 仿真結果及分析
    6.3 緊湊正六邊形DGS低通濾波器的優(yōu)化
        6.3.1 緊湊正六邊形DGS低通濾波器
        6.3.2 目標函數(shù)的構建
        6.3.3 仿真結果及分析
    6.4 本章小結
總結與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文
致謝



本文編號：3985456