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团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较
被引量：
1
1
作者
刘彬
《空间电子技术》
2010年第2期76-80,123,共6页
团队进步算法(TPA)是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列...
团队进步算法(TPA)是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。
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关键词
阵列天线
方向性图
团队进步算法
遗传
算法
粒子群
算法
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题名
团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较
被引量：
1
1
作者
刘彬
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《空间电子技术》
2010年第2期76-80,123,共6页
文摘
团队进步算法(TPA)是近期由研究者提出的一种新型优化算法,具有与传统优化算法不同的寻优机制。函数测试结果表明,该算法是一种能够兼顾避免早熟收敛和计算速度的有效的优化算法。文章将团队进步算法、遗传算法和粒子群算法应用于阵列天线方向图综合,给定阵列天线合适的设计要求,用Matlab编制程序对阵列天线进行了优化计算。通过对三种优化算法的综合结果比较,表明新算法在应用于较复杂的阵列天线方面以及在优化性能方面的优越性,显示了新算法在天线设计中的广泛应用前景。
关键词
阵列天线
方向性图
团队进步算法
遗传
算法
粒子群
算法
Keywords
Antenna arrays Beam forms Team progress algorithm Genetic Algorithm Particle swarm optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
团队进步算法与遗传算法和粒子群算法进行天线阵综合的比较
刘彬
《空间电子技术》
2010
1
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参考文献
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