基于分解的多目標(biāo)進化算法(MOEA-D)在天線優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用研究.pdf

1、天線優(yōu)化設(shè)計是近年來電磁優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點之一。它是指在決策空間中搜索出滿足性能要求的天線的結(jié)構(gòu)參數(shù)。如何快速有效地搜索出滿足性能要求的結(jié)構(gòu)參數(shù)有著重要的科研和實際運用意義。
　　 在天線優(yōu)化設(shè)計中存在著很多的多目標(biāo)優(yōu)化問題,例如,多頻段天線的優(yōu)化設(shè)計,小尺寸高增益天線的優(yōu)化設(shè)計。傳統(tǒng)解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的方法是用權(quán)重系數(shù)將各子目標(biāo)聚合為一個單目標(biāo),然后用解決單目標(biāo)問題的方法來求解。單個權(quán)重系數(shù)的選擇往往使得這種方法具有很大的計算

2、量。鑒于進化算法是一類模擬自然進化過程的隨機優(yōu)化方法,它采用種群搜索策略,具有很強的全局搜索能力,用它來求解天線中的多目標(biāo)優(yōu)化問題已成為研究熱點。隨著進化算法的發(fā)展,基于分解的多目標(biāo)進化算法(Multi-obiective Evolutionary Algorithm Basedon Decomposition,MOEA/D)在很多領(lǐng)域的成功運用顯示了它在天線優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域的運用潛力。本文正是將MOEA/D運用到天線結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中。

3、>　　 通過對MOEA/D的算法研究,本文得出三個主要結(jié)論:
　　 1.MOEA/D用于優(yōu)化設(shè)計多頻段領(lǐng)結(jié)形微帶貼片天線。MOEA/D與高頻結(jié)構(gòu)仿真器(High Frequency Structure Simulator,HFSS)結(jié)合用于優(yōu)化設(shè)計三頻段領(lǐng)結(jié)形天線和兩款四頻段領(lǐng)結(jié)形天線。仿真和測試結(jié)果說明,MOEA/D能有效地求解多頻段天線優(yōu)化設(shè)計問題。
　　 2.提出了一種新型的混合算法——基于分解和遺傳操作的多目標(biāo)

4、進化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Basedon Decomposition Combinedwith Genetic Algorithm,MOEA/D-GA),并用它來優(yōu)化設(shè)計fragment-type天線。此算法結(jié)合MOEA/D高效處理多目標(biāo)優(yōu)化問題的能力和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)二維染色體編碼的特性。數(shù)值測試和天線仿真結(jié)果顯示了MOEA/D-GA在減

5、少材料用量、新型結(jié)構(gòu)的設(shè)計和減少輻射面積以抗損壞天線設(shè)計方面的運用潛力。
　　 3.提出了一種新型的求解混合優(yōu)化問題的混合算法——基于分解和統(tǒng)計與位置信息的多目標(biāo)進化算法(Multi-obiecfive Evolutionary Algorithm Basedon Decomposition Using Statisticand Location Information,MOEA/D-SL),并用它來優(yōu)化設(shè)計射頻識別(Radio