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题名一种多约束稀布线阵的天线综合方法
被引量：15
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作者
贾维敏
林志强
姚敏立
赵鹏
赵建勋
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机构
第二炮兵工程大学
中国人民解放军
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期926-930,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61179004
No.61179005)
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文摘
针对有阵元间距上、下限约束与口径约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于向量映射的改进遗传算法.该方法将遗传变量与阵元间距按照特定的关系进行映射,从而使阵元间距的强约束优化问题转换为仅含遗传变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了遗传操作中的不可行解.通过抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵仿真,验证了该方法的有效性和稳健性,且能获得比现有方法更高的优化效率.
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关键词
稀布阵
遗传算法(GA)
旁瓣电平
优化布阵
约束优化问题
向量映射
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Keywords
sparse arrays
genetic algorithm（GA）
sidelobe level
optimum arrays
constrained optimization problem
vector mapping
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分类号
TN820.1
[电子电信—信息与通信工程]
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题名一种求解高维约束优化问题的γ-PSO算法
被引量：2
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作者
张慧斌
王鸿斌
邸东泉
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机构
忻州师范学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第7期43-47,83,共6页
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基金
山西省自然科学基金(No.2009011018-4)
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文摘
PSO算法是一种随机搜索的群体智能算法,在求解高维约束优化问题,尤其是在约束条件较多时,PSO算法易陷入局部极值且收敛速度慢。针对上述问题,对PSO算法进行了改进,提出了γ-PSO算法,把PSO算法的随机数由(0,1)扩展到(-1,1),这样加大了粒子飞行速度和飞行方向的多样性,从而使PSO算法具有摆脱局部极值的能力。对γ-PSO算法进行了求解高维约束优化问题的实验,实验结果表明γ-PSO算法能收敛到全局最优值,收敛性能明显优于其他改进的PSO算法和其他优化算法。
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关键词
PSO算法
约束优化问题
适应度函数
全局极值
局部极值
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Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）algorithm
constrained optimization problem
fitness function
global optimum
local minimum
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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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题名一个高维约束非线性最优化问题的直接法及其应用
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作者
胡晓东
陈家远
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机构
成都科技大学水电学院水利工程系
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出处
《成都科技大学学报》
CSCD
1992年第4期65-72,92,共9页
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文摘
最优化计算方法的研究虽然发展很快,但对于工程设计中遇到的典型的多维非线性约束最优化问题,却缺乏一些设计工作者所期望的简便有效的方法,因对这些问题,人们一般难于利用其解析性质.现有的几种直接法均存在收敛慢的问题,将其运用于高维的情况则变得十分无效,针对上述情况国,作者提出了“严格单纯形”法,用以求解一个建筑群的优化数学模型获得了成功.
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关键词
约束
非线性
最优化问题
高维
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Keywords
constrained non-linear optimum problem
higer dimention
complex method
strict simplex method
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分类号
S224
[农业科学—农业机械化工程]
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