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文檔簡介
1、現(xiàn)實中的最優(yōu)化問題往往涉及多個目標，目標之間彼此互相沖突，一個目標的提升往往導(dǎo)致其它目標的退化。求解多目標優(yōu)化問題時需要同時保證解的逼近性、寬廣性、均勻性以及算法的效率，多目標優(yōu)化問題固有的復(fù)雜性使得求解難度大幅增加。本文調(diào)研了NSGA-Ⅱ等優(yōu)秀多目標優(yōu)化算法的機制，基于團隊進步算法（TPA）的進化策略，提出非支配排序團隊進步算法（NRTPA）。
本文在原理上分析了NRTPA高效的尋優(yōu)效率，由于算法每代產(chǎn)生極少的子個體，適應(yīng)值
2、計算次數(shù)大幅減少，因而擁有更高的進化效率和更快的收斂速度。然后使用ZDT和DTLZ等多目標測試函數(shù)進行了測試，并使用度量指標進行了驗證，數(shù)值結(jié)果表明，NRTPA收斂速度快，解集分布性好，計算適應(yīng)值次數(shù)少，因此非常適用于適應(yīng)值計算周期長的實際工程問題，例如天線的優(yōu)化設(shè)計等。
介紹了外掛優(yōu)化腳本聯(lián)合優(yōu)化算法和仿真軟件協(xié)同優(yōu)化天線設(shè)計的步驟，并將NRTPA用于超寬帶平面單極天線的優(yōu)化設(shè)計，使得天線在指定工作頻帶內(nèi)降低|S11|，同時
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