改进狼群算法用于多约束稀布线阵综合

结合量子理论提出了一种改进狼群算法,并将其用于优化多约束稀布直线阵列综合问题。新算法通过量子位特殊编码方式、停滞检测与选择性变异极大地提高了全局优化能力。给出了改进狼群算法流程,并在给定阵列孔径和阵元数的条件下,实现了任意最小阵元间距约束下,抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布线阵综合仿真。通过解空间变换,有效避免了算法进行阵列综合时,狼群位置更新过程中出现不可行解问题,减少了判断步骤,提高了优化效率。通过典型实例的仿真对比,证实了该方法的有效性和稳健性,而且能获得比现有方法更低的PSLL和更高的优化效率。