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10.3969/j.issn.2095-0977.2017.01.013

一种基于代理模型和差分进化的天线高维快速优化算法

引用
天线结构日趋复杂,设计自由度不断提高,经典优化算法需要对大量的参数组合进行仿真试探后才能得到最优结果,使得天线的高维优化设计效率普遍较低.针对这一问题,将代理模型与进化算法相结合,提出基于Kriging模型的差分进化算法(Kriging based Differential Evolution Algorithm, KDEA).算法以Kriging模型部分代替电磁仿真,预测差分进化后个体的响应和不确定性;以进化前后种群的构成和筛选来调节搜索的广度和深度.结果显示,利用此方法优化一个9变量双层贴片天线的阻抗带宽及主瓣增益,相比同类优化算法,所需电磁仿真次数可以减少70%以上.

天线设计、高维优化、Kriging、差分进化

32

TN820(无线电设备、电信设备)

安徽省高等教育提升计划基金资助项目TSKJ2014B05

2017-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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安徽工程大学学报

2095-0977

34-1318/N

32

2017,32(1)

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