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混合粒子群算法在阵列天线综合中的应用

肖杨  
【摘要】:由于实际优化问题情况复杂,传统优化方法对优化问题的依赖性强,在解决复杂、困难的优化问题时,往往具有较大的局限性;因此优化效果好、可用性强的群体智能算法获得发展,并被广泛用于自动化控制、模式识别、人工智能等各个领域。本文主要研究了群体智能算法中的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将其与细菌群体趋药性算法(Bacterial Colony Chemotaxis optimization,BCC)相结合,提出了一种混合粒子群算法—Particle Swarm Optimization and Bacterial Colony Chemotaxis optimization(PSOBCC),并将其应用于阵列天线进行降低旁瓣电平和生成深零点。论文的主要研究成果如下:(1)对粒子群算法的基本概念、实现方式、缺陷以及改进方式进行分析描述,进一步阐述了该算法的研究现状和发展趋势。(2)为了提高算法搜索速度,本文改变了粒子群算法的更新公式,只保留位置项进行迭代更新,并重新设置了惯性权重和学习因子的取值;同时为了提高算法的收敛精度,引入细菌群体趋药性算法进行局部搜索。整个优化过程中,对全局最优值进行随机扰动,并提出了精英替换策略。(3)对优化算法的一些常用测试函数进行研究,并将算法用单峰测试函数、多峰测试函数、经过旋转平移的经典测试函数这三类测试函数分别进行测试,并与一些最新的和经典的算法进行对比。(4)将本文的混合粒子群算法应用于阵列天线的方向图综合中,针对阵列天线中的低旁瓣和深零点进行优化,并取得了较好的结果。


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