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风驱动优化(Wind Driven Optimization,WDO)算法是由Bayraktar Z等人在2010年提出的一种基于群体的全局优化算法,该算法模拟空气质点在大气中的受力运动。相比于其他智能优化算法,该算法鲁棒性强、概念清晰、易于实现且寻优效率高,适用于解决多维和多模态问题,也可以处理连续和离散优化问题,因此越来越引起研究学者们的关注。电磁综合问题多为模型结构复杂、目标函数非线性的复杂数学问题,传统的优化算法已经不再满足电磁综合问题的高求解精度和效率的要求。自2010年Bayraktar Z等人使用WDO算法优化设计了双面人工磁导体,WDO算法在电磁综合问题中的应用便层出不穷。然而,每一种算法都有其强项和弱项,在解决部分多峰值问题时,WDO算法也存在收敛性差的情况。为了改善这种情况,本文对基本WDO算法进行了适当的改进,并将改进后的算法应用于几个电磁综合问题,本文的主要研究成果可归纳如下:(1)提出了五种不同变异策略的WDO算法,进行了数值仿真实验并分析,总结出最能均衡全局探索能力与局部开发能力的WDOWM算法。(2)在WDO算法中引入双层学习机制,形成双层变异策略WDO算法,应用经典测试函数测试并分析。(3)介绍了均匀设计法确定参数组合,从而提高算法计算效率,进而实现对该算法不断的发展和完善。(4)研究了WDO算法和WDOWM算法用于线阵方向图综合问题。WDOWM算法综合出具有更低副瓣电平和零陷深度的结果,优于现有文献结论。(5)研究了WDO算法和WDOWM算法用于阻抗匹配网络综合问题。WDOWM算法仿真的11S曲线均满足设计要求,相比于WDO算法优化的结果更具有工程应用价值。(6)提出了基于WDOWM算法和HFSS软件的电磁优化方法。利用HFSS-MATLAB-API接口程序实现高效电磁仿真,应用该电磁优化方法建模优化设计了一个双层EBG结构滤波器。