摘要本文通过采用通常的—算法,形成了一种新的自适应频率采样方法。由于瓸算法是一种递归的列表方法,并且不需要求矩阵的逆,因此它能通过处理大量的采样点得到有理插值函数,同时避免奇异值问题。这一特性使得方法能通过简单的有理函数实现宽带插值。最后通过一个实际的宽带实例证明了椒ǖ挠行浴遗传算法是一种利用种群的反复求解来搜索感兴趣的编码空间的进化算法。通过采用复制,交叉,变异,竞争,选择和重组算子,产生了新的解,然后在一代代不断重复的仿真进化环境中,这些新的解又被重新估计。在论文中用遗传算法优化了一个带远场旁瓣约束条件的相位阵列天线方向图,先采用七个变量进行优化然后采用十四个变量进行优化。粒子群优化是新近提出的简单易用且有较高性能的优化算法。这种算法在有些地方与遗传算法或竞争算法相类似,但是计算量更小,而且源程序更简单。在论文中,通过分析相位阵列天线,将粒子群优化算法和遗传算法作了比较。优化结果说明在这个例子中粒子群优化有更好的表现,这也说明两种方法在问题的多维空间中搜索最优解的方式不同。最后,提出了将粒子群优化与支持向量机方法结合的新方法,通过一段相对较短的时间序列来预测整个时间序列,得到了很好的效果。关键字:自适应频率采样,遗传算法,粒子群优化,相位阵列天线,支持向量机’南京理工大学硕士学位论文智能优化算法在电磁工程中的应用

　　—.遬..,南京理工大学硕士学位论文智能优化算法在电磁工程中的应用瑃琲.,,瑂琻,.,甀.,瓼,:珿琍畆,琒甌

　　学位论文使用授权声明声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我~同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名:年月南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。日

　　髀如今,科学技术正处于多学科相互交叉和渗透的时代。特别是计算机科学与技自适应有理插值方法的应用细节时,这种情况交得尤为严重,因为在这种情况下电磁仿真需要成百上千个取样术的迅速发展,从根本上改变了人类的生产与生活。同时,随着人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人们对科学技术提出了新的和更高的要求,其中对高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支,它一直受到人们的广泛重视,并在诸多工程领域得到迅速推广和应用,如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、Kaiyun官网登录非线性、多极值、建模困难等特点,寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。世纪年代以来,一些新颖的优化算法,如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化规划、模拟退火、禁忌搜索及其混合优化策略等,通过模拟或揭示某些自然现象或过程两得到发展,其思想和内容涉及数学、物理学、生物进化,人工智能、神经科学和统计力学等方面,为解决复杂问题提供了新的思路和手段。这些算法独特的优点和机制,引起了国内外学者的广泛重视并掀起了该领域的研究热潮,且在诸多领域得到了成功应用。在优化领域,由于这些算法构造的直观性与自然机理,因而通常被称作智能优化算法虺葡执舴式算法猦随着微波电路的规模和复杂性的不断增加,计算机的电磁仿真分析需要越来越多的时间,很难再跟上设计规划的紧迫需求。当需要求解一个微波电路的宽带响应点。解决这种困境的一个有效方法是通过构造基于模型的解析函数,利用插值来求得需要的数据。实践证明,有理函数插值是微波电路电磁仿真时适用和有效的方法。Kaiyun官网登录对于一个给定的微波电路,对于如何求解一个合适的有理函数的阶数和系数,人们提出了不同的方法。当一个给定展开点的导数信息都已知时,帕德逼近方法芄槐挥美唇饩鲇欣砗哪诓搴屯馔啤?挛法【是另外一个著名的有理函数插值方法,由于它无需求导因而对于那些一般目的的仿真工具更为适用。如何有效地估计所要求有理函数的阶数并且精确地计算其系数吸引了许多研南京理工大学硕士学位论文智能优化算法在电磁工程中的应用

　　收敛性。在文献刑岬降亩越怯欣砗莨椴逯捣椒ㄖ皇荢惴ǖ究者的注意。自适应频率采样且恢肿远∪〉绱挪裳愕挠行Х椒ā技术的一个特点就是根据最少的先验仿真信息得到理想的函数模型。在本文的求解运算中,每一个迭代步要求有两个有理逼近函数时模型。这两种不同的模型既可以用采用相同取样点的

　　智能优化算法在电磁工程中的应用(可复制论文) 来自淘豆网转载请标明出处.