基于正交粒子群算法的PIFA天线宽频带优化设计

伴随着目前个人移动通讯技术的迅速发展,移动通信设备对小型化、多频带和宽频带的天线的要求越来越迫切。许多的天线设计都依赖于优化技术,由于天线的结构参数很多,无法给出解析式函数,所以给优化问题提出了新的挑战。文章主要内容是把正交粒子群算法运用到PIFA天线结构的宽频带优化设计。     

基于粒子群算法改进的电力系统

本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题.     

基于改进离散粒子群算法的传感器布局优化设计

传感器布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题。通过改进系统的故障-传感器相关性矩阵,建立了考虑传感器故障检测能力的约束优化模型。利用混沌的遍历性初始化粒子群的参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度自适应调整,并对粒子的位置更新方式进行了重新定义,用改进后的离散粒子群算法求解建立的优化模型。仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果能满足系统的各项指标要求,为复杂系统的传感器布局优化设计提供了一种可行途径。     

基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法

针对粒子群优化算法（PSO）在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。     

蝶形单元电磁带隙结构粒子群优化设计研究

通过粒子群优化算法对一种具有蝶形单元的电磁带隙结构进行了优化设计,使其具有良好的频率特性。在优化过程中,为克服粒子群算法存在的早熟收敛和搜索精度低等问题,模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在优化算法进化过程中基于混沌理论和变异原理设计了粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择。通过仿真计算可以看出：给出的粒子群算法适合于蝶形单元电磁带隙结构的优化设计。优化后的电磁带隙结构在阻带性能和-10 dB带宽基本不变的情况下,通带波纹明显减小且基本对称,频率特性较好。     

改进的粒子群优化算法

提出了改进的粒子群优化算法。基于4个不同的基准函数对所提算法与1995年Kennedy和Eberhart提出的常规PSO作了比较。PSO最初是受到如鸟或鱼等生物群体的社会行为的启发而提出的,每一个体依照自身及群体的过去解决问题的最好办法来调整自己的最佳位置,通过重复这一过程来得出最佳值。这里提出的改进的PSO的关健之处在于:如果一个新的位置确实得到了改善,则每一个体就调整它的位置;如果不是这样,就根据概率来做出决定。这一策略是既避免盲目跳转又避免只简单地跳转到好的新位置而陷入局部最优。模拟结果表明改进的PSO总能比PSO找到更好的解决方法。     

空间映射粒子群算法用于电磁优化计算

将粒子群算法与空间映射算法相结合,提出了一种空间映射粒子群优化算法,并用于电磁问题的优化计算.算法实现过程中,将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为精确模型,将粗糙网格剖分计算模型作为粗糙模型,在粒子群算法中计算粒子适应度前,使用粗糙模型结合基于卡尔曼滤波的映射关系,估计出粒子是否对算法最优解更新有效,并对有效的部分粒子做适应度计算,可以很大程度上减少算法的计算耗时.通过E型贴片天线和谐振腔缝隙天线的优化仿真说明了本算法的有效性.     

基于粒子群算法的3频Wilkinson功分器优化设计

提出一种3频等分Wilkinson功率分配器(WPD)优化设计方法,该3频Wilkinson功率分配器由3节微带线和3个隔离电阻构成,根据理想传输线模型并利用奇偶模分析方法推得出设计方程,采用粒子群算法进行优化设计,有效提高功分器设计效率与准确性.为了验证设计的正确性,采用材料聚四氟乙烯(ε=3.65)作为基板设计出在0～4GHz 3频等分Wilkinson功分器,实验测试结果显示该功分器在所规定的全部频点拥有良好匹配与隔离度,说明粒子群算法在多频功分器设计中良好的应用.     

基于粒子群算法复合型磁靶结构参数优化调整

通电线圈与永磁体复合型磁靶需要确定的结构参数类别较多,如果不采用有效的优化算法加以优化调整,很难通过经验设定来达到理想的磁场模拟精度。为了解决这一问题,提出了一种基于粒子群算法的复合型磁靶结构参数优化调整方法,该方法将电流参数、永磁体大小、区段间距、区段的长度同时进行优化,并通过一仿真算例验证了方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的微电网运行优化调度

针对目前配电网中能量利用效率低下和运行成本高的问题,提出一种包含火电和抽水蓄能的联合优化调度模型,并使用改进粒子群算法进行求解的优化调度方法。首先,通过对火电机组出力和抽水蓄能机组的数据进行分析,使用更加高效的改进粒子群算法,加入自适应惯性因子策略来优化机组出力;然后,基于分析运行成本和电功率平衡等指标进行仿真实验。实验结果表明,使用所提出的基于改进粒子群算法的联合日运行优化调度方法,能达到减少系统运行成本的要求,与此同时提升了电力系统的稳定性。     

基于自适应变异粒子群优化算法的自适应滤波器设计

本文提出了设计一种基于自适应变异粒子群优化算法的振动信号的自适应滤波模型，然后重点研究了自适应数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。该滤波模型在计算机仿真测试中，获得了很高的效率和良好的结果。     

一种基于扰动项的混合粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能.首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子.最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法.     

基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法

对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统一算法模型及基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法.实验与分析表明,与其它基于反向学习的粒子群算法相比,该模型更有效地改进了所提算法的全局搜索能力,提高了种群的多样性,从而提高了算法的收敛速度以及优化精度.     

基于柯西分布的粒子群优化算法改进

针对传统粒子群算法具有易陷入局部最优,收敛速度慢的特点,文中采用柯西密度函数和分布函数分别对惯性权重和位置更新公式作出改进。与标准PSO算法和利用柯西分布对惯性权重的改进相比,改进后的算法能快速地收敛到全局最优解。且对4个经典的测试函数进行仿真实验,结果显示改进算法求解精度高、解的稳定性优良,尤其是在多峰值函数中表现优越。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于微粒群的矢量量化码书设计算法

针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性.     

基于微粒群的颜色量化算法

将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法.     

一种基于粒子群优化的自适应均衡算法

提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性.     

基于粒子群算法的宽带电阻型FSS吸波材料优化设计

利用电阻型FSS 吸波材料结构,结合粒子群算法优化设计了一种宽频带低剖面的微波吸波材料。通过设计不同的自适应度函数,探讨了优化策略对吸波材料设计结果的影响。在综合平衡宽带和低剖面的条件下,设计出的吸波材料,其-10dB 带宽达到6. 25 ~25. 30GHz,而厚度仅为3.92mm。对设计结果进行了实验验证,结果证明了粒子群优化算法设计的有效性。所采用的计算流程可以全程自动进行优化处理。     

基于粒子群的图像检索相关反馈算法

 将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合,提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法,避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性,并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰,能够有效全面的搜索图片库,同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾.通过实验验证了算法的有效性.