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摘要:
天线结构日趋复杂,设计自由度不断提高,经典优化算法需要对大量的参数组合进行仿真试探后才能得到最优结果,使得天线的高维优化设计效率普遍较低.针对这一问题,将代理模型与进化算法相结合,提出基于Kriging模型的差分进化算法(Kriging based Differential Evolution Algorithm, KDEA).算法以Kriging模型部分代替电磁仿真,预测差分进化后个体的响应和不确定性;以进化前后种群的构成和筛选来调节搜索的广度和深度.结果显示,利用此方法优化一个9变量双层贴片天线的阻抗带宽及主瓣增益,相比同类优化算法,所需电磁仿真次数可以减少70%以上.
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文献信息
篇名 一种基于代理模型和差分进化的天线高维快速优化算法
来源期刊 安徽工程大学学报 学科 工学
关键词 天线设计 高维优化 Kriging 差分进化
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 自动化与信息工程
研究方向 页码范围 63-67
页数 5页 分类号 TN820
字数 3237字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭欣欣 安徽工程大学电气工程学院 17 32 3.0 5.0
2 裴进明 安徽工程大学电气工程学院 13 38 4.0 5.0
3 陈晓辉 安徽工程大学电气工程学院 14 30 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
天线设计
高维优化
Kriging
差分进化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽工程大学学报
双月刊
2095-0977
34-1318/N
大16开
安徽省芜湖市赭山东路8号
1983
chi
出版文献量(篇)
1898
总下载数(次)
5
总被引数(次)
6969
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