混沌布爾粒子群算法的研究及其在光子晶體天線設計中的應用.pdf

1、智能進化算法的基礎是進化論思想，即從不同角度模擬進化過程和機制，具有自組織和自適應的特點，屬于現(xiàn)代科技發(fā)展的新興學科。現(xiàn)階段天線設計的主要趨勢是利用智能進化算法對天線進行智能優(yōu)化設計。本文所研究的粒子群算法(PSO)作為一種典型模式，具有結構簡單，強魯棒性，收斂速度快、便于理解等特點，其應用范圍涉及電路設計、函數(shù)優(yōu)化、動態(tài)問題求解和神經(jīng)網(wǎng)絡訓練等領域。
　　 光子晶體(PBG)是一種由光學領域所提出的，由介質或者金屬材料進行周期

2、性排列的結構，屬于介電材料的一種，并且具有頻率帶隙的特性，自概念提出以來受到了廣泛關注。光子晶體大多數(shù)的應用都是基于禁帶的特性，因此設計具有盡可能大的禁帶的光子晶體具有重要的意義。
　　 本文的主要研究對象為二維光子晶體結構的微帶天線和二元天線陣，以電磁帶隙特性為目標，探討了微波光子晶體在天線設計中的應用，設計擁有盡可能大的禁帶寬度的光子晶體結構，并使微帶天線工作于禁帶頻率內(nèi)。
　　 本文首先介紹了布爾粒子群算法的基本思

3、想，并在此基礎上，利用混沌優(yōu)化算法增加原有的布爾粒子群算法中粒子的多樣性，進而提出了一種名為混沌布爾粒子群算法(簡稱CBPSO)的新算法，并將其應用在光子晶體微帶天線的結構設計和陣列天線的去耦研究中。該論文的主要內(nèi)容如下:
　　 (1)混沌布爾粒子群算法。在針對布爾粒子群算法粒子多樣性不足的研究基礎上，結合混沌優(yōu)化算法，提出混沌布爾粒子群算法，并通過對算法的數(shù)值問題測試，得出該算法收斂快和精度高的結論，驗證了該算法具有有效改善算