微带天线优化中的遗传算法研究.pdf-ITADN社区

微带天线优化中的遗传算法研究.pdf

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本文探讨了在微带天线设计中应用遗传算法进行参数优化的方法，分析了其有效性和优越性，并通过实例验证了该技术的应用前景。遗传算法应用于微带天线优化设计的研究表明，通过使用遗传算法对矩形微带天线进行优化，并结合贴片开槽技术可以取得良好的效果。文章详细介绍了遗传算法的原理及其在该领域的应用过程。

num.zip_遗传算法在副瓣天线阵列优化中的应用研究

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本研究探讨了遗传算法在副瓣天线阵列优化问题上的应用，通过模拟实验验证其有效性和优越性，为天线设计提供了新的思路和方法。使用遗传算法优化对称振子天线阵列的副瓣电平。

X波段微带余割平方扩展波束天线阵的赋形优化遗传算法研究

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本研究探讨了在X波段采用微带余割平方扩展波束天线阵，并运用遗传算法进行赋形优化，以实现更好的辐射性能。遗传算法是一种基于生物进化理论的搜索方法，模仿了自然选择与遗传机制来解决优化及搜索问题。在该过程中，“种群”代表一组可能解决方案集合；每个“个体”的特征由其染色体决定，而染色体中的基因组合则影响了解的质量。自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是对传统方法的改进版本，能够根据进化过程动态调整交叉概率和变异率。这通常提高了搜索效率与解质量，并能更好地适应问题特性和变化的空间结构。文中提出的AGA使用了logistic函数来优化交叉及变异的概率设置，有助于避免过早收敛并保持良好的全局探索能力。赌轮盘选择（Roulette Wheel Selection）和精英保留策略是遗传算法中的常用手段。前者基于个体的适配度比例随机选取个体；后者则确保每代中最优解能被保存到下一代中，防止优秀基因丢失。这两种方法结合使用可以提升收敛速度及解决方案质量。在天线设计领域，遗传算法用于优化阵列单元激励幅度和相位以形成特定方向图。余割平方波束天线因其低仰角高增益、高空角小增益特性而适合于飞机导航雷达系统应用中探测高度相同但倾斜距离不同的目标。文中研究的X波段微带余割平方扩展波束阵列，其设计参数包括-3dB和-10dB宽度范围、覆盖角度及频率等。通过改进型自适应遗传算法优化后，实现了宽广的覆盖度与更高的工作频点，在飞机导航雷达探测中显示出优势。除了副瓣抑制和主瓣赋形外，遗传算法还能用于调整单元间距以及处理耦合效应等问题，适用于复杂模型参数众多的设计挑战。随着技术进步，该方法在工程实践中应用越来越广泛，如高功率微波源优化、二维声子晶体带隙宽度设计等均有显著效果。改进与运用包括实数编码、直接搜索策略、网格自适应直接搜索算法及反映面法等多种方式。此外还有小生境技术和多目标优化技术来维护多样性和处理多个目标问题，进一步增强了遗传算法在天线阵列赋形中的应用潜力和性能表现。

基于遗传算法的超宽带天线设计优化

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本研究运用遗传算法对超宽带天线进行优化设计，旨在提升其频带宽广度及性能稳定性，为无线通信技术的发展提供新的解决方案。为解决传统超宽带天线设计中存在的辐射脉冲波形拖尾振荡问题, 提出了一种基于遗传算法的优化方法。该方法通过采用保真系数和回波损耗作为适应度函数，形成目标函数，并在此基础上对确定结构进行参数调整以实现时域辐射波形的改进。具体而言，在设计过程中采用了以下步骤： - **加权目标函数**：将天线输出波形与理想模型之间的相似程度（即保真系数）和信号传输效率（回波损耗）相结合，作为遗传算法优化过程中的指导标准。 - **参数调整策略**：通过编码技术将关键的几何尺寸等转换为可以被遗传操作处理的形式，并运用选择、交叉及变异的操作来不断改进天线设计以达到最优目标函数值。实验结果表明： - 采用上述方法所设计出的一款单极锥超宽带天线，其在高低平面内的辐射波形一致性良好。 - 相较于传统设计方案而言，在优化后的天线上观察到了显著减少的拖尾振荡现象，这证明了该技术的有效性。此外，通过仿真验证（使用时域有限差分法），还展示了优化后单极锥超宽带天线在阻抗特性和辐射方向图等方面的优越性能。综上所述，本段落提出的方法为解决传统UWB天线设计中的波形拖尾振荡问题提供了一种有效途径，并且具有重要的工程应用价值。

利用遗传算法优化PID参数的研究.pdf

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本文探讨了应用遗传算法来优化PID控制器参数的方法，旨在提高控制系统的性能和稳定性。通过仿真研究验证了该方法的有效性。基于遗传算法的PID参数优化.pdf 由于文件名称重复了多次，可以简化为：关于“基于遗传算法的PID参数优化”的研究文献。这样既保持了原意又避免了冗余。如果需要保留所有副本的信息，则原文中仅有的文件名部分无需修改。

Plane_amplitude_phase_TX_SM.rar_天线优化_天线幅度相位_天线遗传算法_幅度优化

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本资源包含基于遗传算法进行天线幅度与相位优化的研究内容，适用于天线设计领域。通过模拟自然选择过程，该方法旨在提高天线性能和效率。文件内有详细代码及实验数据供参考学习。该遗传算法能够优化天线的幅度和相位两个目标，并适用于多个参数的优化，效果显著。此方法可用于各种不同类型天线的优化工作。

基于遗传算法的光学天线优化及MATLAB与COMSOL应用研究

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本研究运用遗传算法对光学天线进行优化设计，并通过MATLAB和COMSOL软件实现模拟仿真，以提高天线性能。利用MATLAB与COMSOL结合，采用遗传算法优化光学天线阵列。

改进的遗传算法及其在MATLAB中的应用_遗传算法优化研究

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本文探讨了一种经过改良的遗传算法，并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的实现与应用情况，着重于遗传算法的优化研究。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，在20世纪60年代由John Henry Holland提出。它通过模拟自然界的物种进化过程中的选择、交叉及变异操作来寻找全局最优解，已被广泛应用于MATLAB环境中解决复杂问题，如函数优化、参数估计和组合优化等。标题中提到的改进遗传算法指的是对标准遗传算法进行了一些改良以提高其性能和效率。这些改进步骤可能包括： 1. **选择策略**：传统的轮盘赌选择可能会导致早熟或收敛速度慢的问题。为解决这些问题，可以引入精英保留策略确保最优个体在下一代得以保留；或者使用锦标赛选择、rank-based 选择等替代策略。 2. **交叉操作**：单点和多点的交叉方法可能造成信息丢失或过于保守。改进措施包括采用部分匹配交叉、顺序交叉等方式以增加种群多样性。 3. **变异操作**：简单的位翻转变异可能导致局部最优问题，可以通过引入概率变异、基于适应度的变异率调整或者非均匀变异等策略来提高算法效果。 4. **适应度函数**：为确保个体优劣能够被准确评价，可以使用惩罚函数处理约束问题或采用动态适应度函数平衡探索与开发之间的关系。 5. **种群初始化**：初始种群的质量对算法的收敛速度有重要影响。可以通过更合理的随机生成策略或者借鉴已有解决方案来优化这一过程。 6. **终止条件**：除了固定的迭代次数，还可以引入连续几代无明显改进、达到目标精度等其他终止标准。文中提到的一个m文件表明这是一个在MATLAB环境下实现遗传算法程序的实例。MATLAB提供了方便的工具箱和编程环境以简化算法的实施与调试过程。该m文件通常包含种群初始化、适应度计算、选择操作、交叉操作、变异以及判断是否满足停止条件等功能。关于具体采用了哪些改进策略，需要查看源代码才能详细了解。而“改进遗传算法”作为文件名，则可能表示这个程序是整个算法的核心部分，并且包含了上述的优化措施。通过阅读和理解该m文件内容，我们可以了解如何在实际问题中应用并进一步改善遗传算法以提高求解效果。对于学习和研究遗传算法的学生与研究人员来说，这将是一个非常有价值的资源。

无线传感器网络中RBS优化算法的研究.pdf

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本文研究了无线传感器网络中的资源分配问题，提出了一种基于RBS（Resource Balancing Scheme）的优化算法，以提高网络效率和延长系统寿命。无线传感器网络RBS的优化算法.pdf 这段文档主要讨论了针对无线传感器网络中的路由协议(RBS)进行优化的相关算法。由于原描述中并未提供具体内容或提及任何链接、联系信息，因此重写时仅保留核心内容，并未添加额外信息或修改原有意思表达。

利用遗传算法优化VMD参数的研究.rar

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本研究探讨了采用遗传算法优化变分模态分解（VMD）技术中关键参数的方法，以提升信号处理效果和模式识别精度。文件列表： - Code.m, 420 字节, 2019年12月3日 - Cross.m, 1605 字节, 2019年12月3日 - Decode.m, 1158 字节, 2019年12月3日 - hua_fft.m, 1558 字节, 2019年12月31日 - Main_GAVMD20191231.m, 3571 字节, 2020年6月12日 - Mutation.m, 1602 字节, 2019年12月3日 - objfun.m, 549 字节, 2019年12月31日 - p.mat, 46092 字节, 2020年6月3日 - SampEn.m, 1523 字节, 2019年12月31日

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