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一种改进麻雀搜索算法及其在天线设计中的应用
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作者 王一茗 单志勇 《信息技术与信息化》 2024年第11期118-122,共5页
天线设计中通常需要进行大量的参数优化,但常用的HFSS优化方法计算量大且效率低下,因而提出了一种改进的麻雀搜索算法。为使初始种群分布均匀,引入混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化;为平衡算法的探索能力和开发能力,引入一个... 天线设计中通常需要进行大量的参数优化,但常用的HFSS优化方法计算量大且效率低下,因而提出了一种改进的麻雀搜索算法。为使初始种群分布均匀,引入混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化;为平衡算法的探索能力和开发能力,引入一个非线性收敛因子动态调整生产者占比;为增强算法初期的全局搜索能力,将花斑翠鸟的栖息盘旋行为抽象为数学模型改进生产者位置更新公式;为提高算法后期跳出局部最优解的能力并提高收敛速度,提出了一种自适应步长用于更新警戒者位置。经以上策略改进后的算法具有优异且均衡的全局搜索能力和局部搜索能力,函数测试实验表明算法是正确有效的。最后,将改进后的麻雀搜索算法应用于一款SIW毫米波天线的尺寸参数设计中,将其带宽优化到37.85%,相较HFSS优化提高了8.95%。优化后天线的频带覆盖52.48~75.19 GHz,相较HFSS优化增加了5.37 GHz,验证了改进后的麻雀搜索算法在最优天线尺寸设计中的优越性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 混沌映射 精英反向学习策略 花斑翠鸟优化算法 自适应步长 SIW 毫米波天线 MATLAB、HFSS联合仿真
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