收藏本站
《河北工业大学》 2014年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

智能优化算法在电磁场逆散射中的应用研究

路静  
【摘要】:电磁逆散射的主要任务是通过测量到的散射场数据对目标进行重建。针对线性逆散射法限制较多的问题,本文首先将逆散射问题转化为优化问题,进而使用优化算法来处理。传统智能优化算法在求解该问题上存在不同程度的早熟收敛、全局搜索效率低等缺陷,因此,探索一种新的优化算法迫在眉睫。和声搜索算法是一种新兴的智能优化算法,该算法已被成功地应用于诸多领域并表现出优越的性能。本文在深入分析智能优化算法及电磁场逆散射理论的基础上,对基于多模优化技术的和声搜索算法及其对电磁逆散射问题的优化进行了研究,主要工作和创新包括以下几个方面:1、针对排挤策略中的替换错误问题,引入排挤距离将替换错误限制在一定的范围内,提出基于限定排挤策略的和声搜索算法;针对限定排挤策略中生境维持能力较差的缺陷,引入动态排挤因子,提出了基于动态排挤策略的和声搜索算法。实验表明排挤策略能够有效地增加记忆矩阵中个体的多样性,避免算法陷于单个最优解。2、针对电磁场逆散射问题中目标函数的峰半径无法根据先验知识获取的缺陷,研究了峰半径根据问题特点自动调整的方法,提出自适应调整峰半径的共享策略;针对共享策略中个体共享适应度的计算比较耗时的缺陷,提出基于清除共享策略的和声搜索算法。实验结果表明,两种共享策略均具有良好的优化效果,清除共享策略有效地降低了算法的时间复杂度。3、为了解决传统多种群策略中种群划分的机械性,研究了根据目标函数曲面的拓扑结构对种群进行划分的方法,使得划分后的每个子种群只覆盖多峰函数的单个峰群,提出了基于拓扑多种群策略的和声搜索算法。实验结果表明,拓扑多种群策略对大部分测试函数的优化效果都很理想。4、针对多模优化需要对和声记忆矩阵中个体的多样性进行保护,考虑将多目标优化技术引入到单目标多模优化的问题中来,在原目标函数的基础上增加一个目标函数,将作为多样性保护措施的个体之间拥挤距离的测量作为第二目标,把原来的单目标优化问题转换为双目标优化问题,并在NSGA-II的基础上,提出非支配排序和声搜索算法。实验结果表明,双目标和声搜索算法对于大部分测试函数的优化效果完美,而且能够在较少的迭代次数内达到收敛。最后,分别将以上基于多模优化策略的和声搜索算法应用于电磁场逆散射问题,充分的实验数据证实了算法的正确性、有效性和优越性。
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP18;O441.4

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 徐伟强,王敏锡;用APRGA求解二维导体柱电磁逆散射[J];电波科学学报;2002年05期
2 谢干权,李建华;解三维波方程逆散射势问题的新特征迭代法[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1988年04期
3 李敏强,寇纪淞;多模态函数优化的协同多群体遗传算法[J];自动化学报;2002年04期
4 陈娟;徐立鸿;;动态小生境遗传算法在多模函数优化中的应用[J];同济大学学报(自然科学版);2006年05期
5 彭文兵,肖柏勋,朱国强,陈飞,王雷;用遗传算法求解三维埋入体的电磁逆散射问题[J];武汉大学学报(理学版);2005年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑虎;李廉林;李芳;;玻恩近似下的无相位检测电磁成像方法[J];电波科学学报;2008年04期
2 张文吉;李廉林;李芳;;电磁逆散射无相位检测的相位复原[J];电波科学学报;2008年04期
3 刘广东;张业荣;;乳腺癌检测的三维时域微波断层成像方法[J];电波科学学报;2010年06期
4 丁科,宋守根,谢忠球;逆散射理论的发展及应用前景[J];地球物理学进展;2005年03期
5 陈乐寿,王光锷,陈久平,焦建五,战双庆,董大奎,蔡纲;一种大地电磁成像技术[J];地球物理学报;1993年03期
6 叶红霞;戴俊文;金亚秋;梁子长;;随机分布多导体圆柱目标散射的快速计算及其成像模拟[J];地球物理学报;2010年07期
7 李军华;黎明;;噪声环境下多模态函数优化的遗传算法[J];电子学报;2012年02期
8 刘广东;张业荣;;早期乳腺癌检测的二维时域微波断层成像方法[J];阜阳师范学院学报(自然科学版);2010年03期
9 王晓兰;李恒杰;;多模态函数优化的小生境克隆选择算法[J];甘肃科学学报;2006年03期
10 李小勇;黄汉明;覃邦余;时丽娜;;多峰值函数优化的改进克隆选择算法[J];贵州大学学报(自然科学版);2009年02期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 徐金荣;李允;唐苗苗;;基于杰出选择策略的伪并行遗传算法[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
2 张旭;郭晨;孙建波;;自适应多模态克隆选择算法[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
3 周远强;郭延宁;马广富;;基于改进遗传算法的地火Lambert转移轨道最佳任务窗口寻优研究[A];中国宇航学会深空探测技术专业委员会第十届学术年会论文集[C];2013年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 姚香娟;复杂软件测试数据进化生成理论及应用[D];中国矿业大学;2011年
2 李军华;基于知识和多种群进化的遗传算法研究[D];南京航空航天大学;2009年
3 李智勇;模式交流多群体遗传算法及其在神经网络进化建模中的应用[D];湖南大学;2003年
4 孟红云;多目标进化算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2005年
5 王湘中;进化策略的变异算子与仿真平台研究[D];中南大学;2005年
6 凌青;变间距全息光栅记录光路的建模与优化[D];中国科学技术大学;2006年
7 冯国峰;波动方程反问题的多尺度—信赖域反演方法[D];哈尔滨工业大学;2006年
8 高永超;智能优化算法的性能及搜索空间研究[D];山东大学;2007年
9 唐铁英;人工免疫算法及其在电力系统规划中的应用研究[D];浙江大学;2007年
10 郭圆平;动态种群规模的协同进化算法模型、理论与应用[D];中国科学技术大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 沈正华;纸浆间歇蒸煮参数优化方法研究[D];浙江大学;2011年
2 纪欢欢;基于生态混合群体的协同微粒群算法研究[D];太原科技大学;2011年
3 曹永恒;基于粒子群优化算法的船舶航迹规划方法研究[D];复旦大学;2010年
4 黄正新;人工萤火虫群优化算法分析改进及应用研究[D];广西民族大学;2011年
5 张传强;基于逆散射理论压制多次波方法研究[D];中国石油大学;2011年
6 王义新;基于拥挤差分进化算法的多模态优化及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
7 徐伟强;移动通信网话务量需求的混沌特性及预测方法研究[D];西南交通大学;2002年
8 杨海清;遗传算法的改进及其应用研究[D];浙江工业大学;2004年
9 彭晶倩;基于遗传算法的流域空间数据挖掘[D];武汉理工大学;2006年
10 张伟丰;基于进化计算的混合优化算法及其在轧制规程优化上的应用[D];武汉科技大学;2006年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 邓建军,徐立鸿,吴启迪;一种求解非线性函数优化问题的混合遗传算法[J];同济大学学报(自然科学版);2001年11期
2 樊会元,王尚锦,席光;遗传算法引入进化方向算子的一个改进及应用[J];西安交通大学学报;1999年05期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 吴春梅;;现代智能优化算法的研究综述[J];科技信息;2012年08期
2 温莹莹;荣晓飞;乔孟丽;;基于智能优化算法的运输优化问题研究[J];科技资讯;2006年09期
3 许秋艳;;智能优化算法在聚类分析中的应用[J];科技信息(学术研究);2008年09期
4 王皓;;群智能优化算法——萤火虫算法[J];科技致富向导;2012年32期
5 王冬菊;;智能优化算法在复杂模型寻优中的研究[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2010年04期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 张晓菲;张火明;高明正;;三种智能优化算法的研究进展[A];中国仪器仪表学会第十一届青年学术会议论文集[C];2009年
2 张火明;孙小丽;高明正;;智能优化平台设计[A];中国仪器仪表学会第十一届青年学术会议论文集[C];2009年
3 孙俊清;李平;韩梅;;装卸桥调度问题及其混合智能优化算法GASA[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 伍国华;基于勘探和开采策略控制的智能优化算法及其应用研究[D];国防科学技术大学;2014年
2 路静;智能优化算法在电磁场逆散射中的应用研究[D];河北工业大学;2014年
3 杨劲秋;智能优化算法评价模型研究[D];浙江大学;2011年
4 丰小月;基于量子机制与组合方法的智能优化算法及应用研究[D];吉林大学;2008年
5 冯春时;群智能优化算法及其应用[D];中国科学技术大学;2009年
6 高永超;智能优化算法的性能及搜索空间研究[D];山东大学;2007年
7 唐正茂;智能优化算法适用性研究及其在船舶工程中的应用[D];华中科技大学;2013年
8 邓武;基于协同进化的混合智能优化算法及其应用研究[D];大连海事大学;2012年
9 章敬东;复杂优化问题中智能算法的分析与集成[D];华南理工大学;2003年
10 殷巧玉;量子智能优化算法及其在电机优化应用中的研究[D];哈尔滨理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 叶树锦;基于群智能优化算法的收敛控制器框架及其应用[D];华南理工大学;2015年
2 赵杰;群智能优化算法在聚类分析中的应用研究[D];陕西师范大学;2015年
3 张振星;基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化[D];华北电力大学;2015年
4 姜飞;混合智能优化算法及其应用[D];西安电子科技大学;2011年
5 赵霞;基于智能优化算法的期权定价模型参数估计[D];江南大学;2011年
6 杨进;求解城市交通连续网络设计问题的智能优化算法:比较与分析[D];北京交通大学;2008年
7 季艳芳;两种智能优化算法及其收敛性分析[D];华中科技大学;2011年
8 张汉强;人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究[D];浙江大学;2010年
9 李高阳;群智能优化算法代理模型研究[D];吉林大学;2013年
10 韦苗苗;智能优化算法及应用的研究[D];山东大学;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026