混合蛙跳算法的研究及在天線(陣)中的應(yīng)用.pdf

1、最優(yōu)化問題一直是科學(xué)研究過程中不可忽視的一個環(huán)節(jié),研究問題時,最后都需要在眾多結(jié)果中確定出最佳方案,因此開發(fā)高效的優(yōu)化技術(shù)就成了一個熱點。隨著科技的迅猛發(fā)展,智能優(yōu)化算法在解決最優(yōu)化問題時扮演了越來越重要的角色。
　　 混合蛙跳算法(Shufiled Frog Leaping Algorithm,SFLA)是2003年由國外學(xué)者M(jìn)uzaffarM.Eusuff和Kevin E.Lansey提出的一種新型的群體智能優(yōu)化算法,因其出

2、現(xiàn)時間較短,相關(guān)研究成果還比較少,尤其在電磁場與微波技術(shù)領(lǐng)域。本文將對混合蛙跳算法進(jìn)行較為深入的研究,從算法的基本原理、基本參數(shù)到算法在微波器件優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用,再到算法自身優(yōu)化性能的改進(jìn)。
　　 文章首先介紹混合蛙跳算法的基本原理、主要參數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)運算步驟,并編寫程序?qū)λ惴ǖ男阅苓M(jìn)行測試;
　　 其次將算法與高頻仿真軟件HFSS結(jié)合進(jìn)行聯(lián)合仿真,優(yōu)化設(shè)計了一個微帶貼片天線,整個過程實現(xiàn)了智能化,并將優(yōu)化結(jié)果與HFSS V

3、12中自帶的優(yōu)化功能所得結(jié)果對比,驗證優(yōu)化思路的可行性:
　　 接著研究了算法解決離散域問題的方法,編寫了用于解決離散問題的混合蛙跳算法,并將該算法用于微帶貼片天線的性能改善,通過去除適當(dāng)位置的單元小貼片,優(yōu)化了多頻段天線和寬頻帶天線;
　　 最后通過對算法更新過程中的每代最優(yōu)解進(jìn)行高斯變異的方法,增加了樣本的多樣性,有效地改善了算法的尋優(yōu)性能,提高了算法的優(yōu)化效率,典型測試函數(shù)的測試效果顯著;接著進(jìn)一步拓寬混合蛙跳算法