智能优化算法的研究及其在天线设计中的应用

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智能优化算法作为一类求解最优化问题的高效优化算法,其原理简单,鲁棒性强,全局寻优的成功率高,适用于各种复杂优化问题,并在天线优化领域取得广泛应用。借助智能优化算法优化天线,使天线的性能参数满足特定的技术指标等要求,提高了天线设计的效率。本文基于团队进步算法(TPA),分别采用几何学习样板和动态权值学习样板来替换原团队进步算法中的算术学习样板,并用二十个基准测试函数对新算法进行性能测试,优化结果表明改进算法性能有所提高,然后又将粒子群算法(PSO)作为比较算法,比较各自优化结果,数值试验证明TPA分工合作思想的高效性。此外,本文介绍了智能优化算法结合仿真软件的外挂优化器方法。将改进的几何样板TPA(TPAGE)应用于平面印刷单极子天线阻抗带宽的优化设计,使得天线在低频和高频内的带宽均有所提高。最后用标准PSO对平面单极子天线优化,在相同目标函数和相同计算量的条件下,对各优化结果进行分析,结果充分证明外挂优化器的可行性及TPA分工合作思想的优越性和高效性。
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