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摘要:
传统方法进行天线优化设计主要利用经典优化算法调用电磁仿真软件,在求解复杂天线的多目标优化问题时效率不理想.针对该问题,在多梯度下降算法中引入遗传算子,提出了一种高效的全局多目标优化算法———混合遗传算子多梯度下降算法.该算法调用梯度增强型克里金模型进行天线优化.梯度增强型克里金模型建模所需的样本规模小、时间短,并且避免了电磁仿真软件的反复计算.利用该算法优化加载各向异性Ⅰ型周期结构覆层的警用超短波宽带单极子天线和某型直升机机载专用通信系统天线及其抗干扰阵列,在达到相同优化效果时,所需的模型仿真次数为利用改进的非支配排序遗传算法调用电磁仿真软件进行优化的10.30% 和18.96%,验证了该优化算法的高效性.
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文献信息
篇名 利用GEK代理模型的天线快速多目标优化设计
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 天线多目标优化 多梯度下降算法 遗传算子 代理模型 梯度增强型克里金模型
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 129-134,165
页数 7页 分类号 TN820
字数 3839字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.02.022
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 李萍 武警工程大学信息工程系 50 137 7.0 9.0
2 王丹青 武警工程大学信息工程系 4 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
天线多目标优化
多梯度下降算法
遗传算子
代理模型
梯度增强型克里金模型
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
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
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