基于混沌粒子群算法的阵列天线容差分析

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混沌粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

混沌粒子群优化算法¨计算机科学2004V01．31N-o．8高鹰h2谢胜利1(华南理工大学电子与信息学院广州510641)1(广州大学信息机电学院计算机科学与技术系广州510405)2摘要粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。

本文把混沌手优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混池寻优，然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。

通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快t从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。

仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。

关键词粒子群优化算法。

混沌手优，优化’ChaosParticle SwarmOptimizationAlgorithmGAOYin91”XIESheng—Lil(Collegeof Electronic＆InformationEngineeringtSouthChina University ofTechnology，Guangzhou510641)1(Dept．of ComputerScience andTechnology．GuangzhouUniversity·Guangzhou510405)2Abstract Particle swarmoptimizationis anewstochasticglobaloptimization evolutionaryalgorithm．Inthis paper，the chaotic searchis embeddedintooriginalparticleswarmoptimizers．Basedon theergodicity，stochastic propertyandregularityofchaos，fl newsuperiorindividualisreproducedbychaoticsearchingonthecurrentglobalbest individ—ual。

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测徐胜舟;胡怀飞【摘要】A line detection algorithm based on Chaotic Particle Swarm Optimization ( CPSO ) has been proposed and applied to the detection of power lines .First, the candidates for edge points are detected by Sobel operator .Then, a number of pairs of points are selected from the candidates for edge points as the initial particles .Each particle represents a line, and its fitness value is the number of candidate edge points collinear the line .In the iterative process , the worst particle is replaced with a new chaotic particle .Finally, the particle with the highest fitness is chose to be the line to be detected.The algorithm is applied to the power line detection , and the experimental results verify its effectiveness . Comparing with other algorithms such as Hough transform , the algorithm proposed in this paper can effectively reduce the problem of double counting and improve the accuracy and efficiency .%提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法，并将其应用于电力线自动检测。

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》篇一一、引言随着现代科技的快速发展，优化算法在众多领域得到了广泛的应用。

其中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）以其强大的全局搜索能力和简单易实现的特点，受到了研究者的广泛关注。

本文将重点研究粒子群优化算法的原理及其在阵列天线中的应用，探讨其优化效果和实际应用价值。

二、粒子群优化算法研究2.1 粒子群优化算法原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其基本思想是通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的群体行为来寻找问题的最优解。

在算法中，每个粒子代表问题的一个可能解，粒子的速度和位置通过一定的规则进行更新，以实现全局寻优。

2.2 粒子群优化算法的特点粒子群优化算法具有以下特点：全局搜索能力强、收敛速度快、参数少且易于调整、实现简单等。

此外，该算法对问题的维度不敏感，适用于多维、非线性、高复杂度的优化问题。

三、粒子群优化算法在阵列天线中的应用3.1 阵列天线概述阵列天线是一种由多个天线单元组成的天线系统，通过调整各个天线单元的相位和幅度，可以实现波束的指向、形状和增益的控制。

阵列天线的性能优化对于提高通信系统的性能具有重要意义。

3.2 粒子群优化算法在阵列天线中的应用粒子群优化算法可以应用于阵列天线的波束形成、波束指向、波束赋形等问题的优化。

通过将阵列天线的各个天线单元的相位和幅度作为粒子的属性，利用粒子群优化算法的全局搜索能力，可以找到最优的相位和幅度组合，从而实现阵列天线的性能优化。

具体应用过程如下：（1）建立优化模型：根据阵列天线的性能指标（如增益、副瓣电平等），建立优化模型。

（2）初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一个可能的解。

粒子的属性包括各个天线单元的相位和幅度。

（3）评估粒子适应度：根据优化模型，计算每个粒子的适应度值。

适应度值反映了粒子对应解的优劣程度。

（4）更新粒子速度和位置：根据粒子的适应度值和预设的规则，更新粒子的速度和位置。

基于混沌搜索的粒子群优化算法

’(’) "$+"&%, "$+/%-" "$-.,.+ %,
*(’) "$-.//+ "$-.... "$-.,/. -"
（! ）函数 ;! （J;?4D@K@A EFAG4@HA ）：
!
（ + <） 1 （+ ）
（!#% ） 9%"8， L% L"#$%! !7% *%"GH?
31% 3 3 3 I
群觅食行为的研究，在求解连续非线性优化问题时有较强的鲁
!+ 。和其它的随机算法比较 Nhomakorabea 棒性 *%， ’() 算法能够在较短的时间
内求得高质量的解而且具有稳定的收敛特性，已经得到了广泛进化后期收敛速度慢，对于的应用。 ’() 算法的主要缺点有：
*,+
每个粒子根据公式（% ）来更新自己的速度和位粒子 # 的速度，置：
表!
算法变量数平均最大最小
! 和混沌搜索步数 $/ :;<；
随机生成 7 个粒子的 %3 和 8 （ …，，令 /1 ’456 ! ： !， 8） 3 3 1% ，
%
引言
粒子群优化（’() ）算法是一种现代启发式算法，源自对鸟
解。
% （"#%，表示粒子 # 令 ! 表示搜索空间的维数， "#$ "#!，…， "#!） % 当前的位置，（& #%， …，表示粒子 # 曾经达到的最好位 & #$ & #!， & #!） % 置，种群中最优粒子的序号用 ’ 表示，（( #%， …，表示 ( #$ ( #!， ( #!）

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

Optimization）。IWCPSO 算法更新公式变为
v'id = wvid + c1 r1 （ Pid － xid ） +
c2 r2 （ Pgd － xid ）
（ 6）
其中 w ∈ （ 0，1）。混沌优化粒子群算法，在前期，该
算法使用较大的惯性权重以具有较强的全局搜索能
力，在后期，较小的惯性权重的引用以具有很好的局
混沌序列中的最优位置粒子随机替代当前粒子群中
的某一个粒子的位置。
2. 2 混沌粒子群优化算法步骤
步骤 1 确定初始参数：学习因子 c1 、c2 ，种群个数为 D，最大进化次数 MaxE、混沌搜索次数
MaxC、最小误差精度 E。
步骤 2 随机产生 N 个粒子的种群，并计算初
的轨道，记为： F（ n，x） = f（ f（ f（ x） …）） = fn（ x）。μ
称为控制参数（吸引子），μ 值不同，系统的稳不同性质。
虽然粒子群优化算法［3］非常简单，但其易陷入
局部极值点，后期收敛速度慢和精度较差的缺点使
其应用受到限制。为了简化后面的优化搜索过程，
（ 2）
每个粒子的飞行速度为 vi = （ vi1 ，vi2 ，…，viD）。在整
个群体中，所有粒子经历过的最好位置为 Pg =
（ Pg1 ，Pg2 ，…，PgD），每一代粒子根据下面的公式更新自己的速度与位置：
v'id = vid + c1 r1 （ Pid － xid） +
使策略思路直观，容易用程序实现和适用于各种函
数的混沌优化算法引入到粒子群优化算法中，无疑
会提高粒子群算法的准确性。这就是混沌粒子群优

基于粒子群算法的天线阵列研究

基于粒子群算法的天线阵列研究x《基于粒子群算法的天线阵列研究》摘要：天线阵列是一种重要的无线电通信系统组件，具有定向性、低噪声放大、抗多径效应等优点。

粒子群算法（PSO）是一种最近研究非常活跃的基于生物学行为的启发式优化算法，在复杂环境中有着较强的搜索和优化能力。

本文利用粒子群算法设计和优化面向带宽优化天线阵列，通过该方法，实现了阵列参数的优化，从而提高了整个系统的效能，满足了不同的应用需求。

关键词：天线阵列；粒子群算法；带宽优化；优化设计1．简介天线阵列是无线电技术中的一个重要组成部分，有着广泛的应用领域。

它主要由多个单元天线组成，能够实现方向性的能量传输，可以有效地将发射功率集中到一定方向，从而提高系统的接收效果。

因此，如何有效的优化阵列参数，让阵列能够达到最佳的性能，是目前一个重要的研究课题。

传统的优化方法，如梯度下降法，模拟退火算法，遗传算法等，都可以试图解决这一问题，但存在收敛速度慢，算法复杂等问题。

近年来，粒子群算法（PSO）作为一种最近研究非常热门的基于生物学行为的启发式优化算法，被发现具有较强的搜索和优化能力，可以有效地解决复杂环境中的参数优化问题。

本文将以带宽优化为目的，以基于粒子群算法（PSO）为优化工具，通过参数优化，实现天线阵列的最优设计。

2．粒子群算法粒子群算法（PSO）是根据群体智能行为模拟的一种优化算法，由KennethE.Borg在1995年提出，它是一种属于非监督式学习的搜索过程，使用范围很广。

算法框架：粒子群算法的基本框架包括以下三个步骤：a）初始化种群；b）计算每个粒子的适应度；c）更新粒子群，这是一个不断迭代的过程，直到满足终止条件为止。

算法流程：PSO算法的基本流程如下：a）初始化粒子群，生成N 个粒子的位置和速度；b）计算每个粒子的适应度；c）根据粒子的适应度，更新粒子群位置和速度；d）更新全局最优解的位置和速度；e）重复以上步骤，直到满足终止条件为止。

基于混沌粒子群优化算法的微电网优化运行技术

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｈａｏｔｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｍｉｃｒｏｇｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｉｎｅｒｔｉａｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｄｅｃｒｅａｓｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｎｄｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｆａｃｔｏｒｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏ· ｒｉｔｈｍ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｃｏｍｂｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｎ－
ｈａｎｃｅｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｅｒｇｏｄｉｃｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄ
ｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｄｅｐｅｎｄｏｎｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｓｓｕｃｈａｓｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃｃｅｌｌａｎｄｗｉｎｄｄｒｉｖｅｎｇｅｎｅｒａｔｏｒｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｏｐ－ｅｒａｔｉｏｎｃｏｓｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎｉｎｓｔａｎｃｅｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄｂａｓｅｄｏｎＩＥＥＥ１４ｍｏｄｅｌｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ；ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ；ｃｈａｏｓ；ａｌｇｏｒｉｔｈｍ

粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计_焦永昌

第21卷第16期2006年2月电波科学学报CHINES E JOURNAL OF RADIO S CIENCEVo l.21,No.1February,200616文章编号1005-0388(2006)01-0016-06粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计*焦永昌杨科陈胜兵张福顺(西安电子科技大学,天线与微波技术国家重点实验室,y ang yangke@,陕西西安710071)摘要粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的一类随机进化算法,其优点是算法非常利于理解和应用。

本文介绍了粒子群算法的原理和流程,研究了如何将这种方法运用于天线阵的方向图综合上,给出了PSO算法在综合阵列方向图的应用实例,表明粒子群算法在天线阵列综合中具有广泛的应用前景。

关键词粒子群算法,阵列天线,天线方向图中图分类号TN802文献标识码AApplication of particle swarm optimization in antennaarray pattern synthesisJIAO Yong-chang YANG Ke CHEN Sheng-bing ZHANG Fu-shun(N ational L abor ator y of A ntennas and M icr ow av e T echnology,X idian Univ.,y angy angk e@,X i c an S haanx i710071,China)Abstract Par ticle Sw ar m optimization(PSO)is a robust sto chastic ev olutionary computatio n technique based on the mov em ent and intelligence of sw arm,w hich is very easy to understand and implem ent.T his paper introduces a conceptual over-view and detailed ex planation o f the PSO alg orithm,as w ell as how it can be used for antenna arr ay design,and pr esents several results optim ized by PSO,w hich show the abroad application foreground of PSO in the antenna array desig n.Key words particle sw arm optimizatio n,array antenna,radiation pattern1引言在雷达、通信等众多领域中,往往需要特殊形状的天线波束(如余割波束、扇形波束,低副瓣等)。

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ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｒｄｔｎｌｔｌｒｎｅａａｙｉｆｒａｎｅｎｓｕｅｔｔｔａｈｏｙｂｓｄｏｈｓｕｔｎｔａｍ— Ｔａｉｏａｏｅａｃｎｌｓｓｏｒｙａｔｎａｓｄｓａｉｉｌｅｒａｅｎｔｅａｓｍｐｉｔｉａｓｃｔｏｈａｐｉｄ－ｈｓｒｏｓｓｂｔｄｔｎｒｂｂｌｙｄｓｒｕｉｇｈｏｃｕｉｎｒｉｅｅｔｏｅｄｆｒｎｓｕ — ｌｕｅｐａｅｅｒｒｕｍｉｅｏｏｅｐｏａｉｔｉｉｔ．Ｔｅｃｎｌｓｏｓｗｅｅｄｆｒｎｒｔｉｅｅｔｓｍｐｔｔｉｔｂｎｆｆｈｆａｔｎ，ａｄｔｅｗｒｏｂａｎｎｏｍｕａａａｄｉｏｎｈｏｋｆｒｏｔｉｉｇｆｒｌｅｗｓｈｒ．Ｔｎｙｅｔｅｓｎｉｖｔｆａｔｎａｐｒｒａｃｏａｌｕｅｏａａｓｈｅｓｉｉｏｎｅｎｅｏｌｔｙｆｍｎｅｔｍｐｉｄ — ｔ
了在建立阵列天线最坏情况容差分析的数学模型，出了一种混沌粒子群算法简单实用的阵列天线最坏情况容差分析方提
法。通过在粒子群算法中利用混沌技术优化初始种群，并对位置更新时引入混沌扰动项和位置更新后进行边界约束，行进
第２卷第９８期
文章编号：０６９４（０１０ — ２１０１０ — ３８２１）９０１ — ４
计
算
机

仿
真
２１月０年９１
基于混沌粒子群算法的阵列天线容差分析
周强锋赵书敏。安，，宁池程芝，
（．中国空空导弹研究院，１河南洛阳４１０；．７０９２西北工业大学自动化学院，陕西西安７０７）１０２摘要：研究阵列天线性能优化设计，针对阵列天线幅相误差对天线性能的影响，统的阵列天线容差分析采用统计理论方传法，前提需要假设幅相误差服从某种概率分布，导致不同分布的幅相误差对应不同的结论形式，并且公式推导过程复杂。为
ｐａｅｅｏｓｔｅｗｒ－ａｅａａｓａｅｎＣａｓｐｒｃｗｒｐｉｚｔｎ（ＰＯ）ｉｐｅｅｔ．Ｔｅｎｗｈｓｒｒ，ｈｏｓｃｓｎｙｉｂｓｄｏｈｏ— ａｔｌｓａｌｏｔａｉｔｌｓｉｅｎｍｉｏＣＳｓｒｎｅｓｄｈｅ
引入误差，制了理想方向图的形成。阵列天线误差的来源限
研究了阵列单元幅相误差对天线波瓣的副瓣电平、增益和波束指向等性能的影响，获得了～些理论公式。Ｈｓｏ从理ｉａ
Ｃｈ０ —ｐｒｉｌｗａｍａｓａｔｃｅＳｒＯｐｔｍｉａｉｎｉｚｔｏ
ＺＵＱａｇｆｎＺＡｈ — ｎ，ｎＮｎＣＩｈｎ — ｈＨＯｉｎ —ｅｇ，ＨＯＳｕｍｉＡｉｇ，ＨｅｇｚｉＣ
（．ＣｉｉｏｎｉｉｃｄｍｙＬｏａｇＨｎｎ４１０，Ｃｉａ１ｈｎＡｒｒｅＭｓｌＡａｅ，ｕｙｎｅａ７０９ｈｎ；ａｂｓｅ２Ｓｈｏｏｕｏａｏ，Ｎｒｗｓｒｏｙｃｎｃｎｖｒｔ，Ｘ ’ｎＳａｘ７０７，ｈｎ）．ｃｏｌｆｔｍｔｎｏｔｅｔＰｌｔｈｉＵｉｓｙｉａｈｎｉ１０２ＣｉａＡｉｈｅｎｅｌａｅｉ
仿真，高了粒子群算法的全局搜索能力。结果验证了算法在最坏情况分析时，以得到在准确性和稳定性方面的优化结提可
果。
关键词：粒子群算法；阵列天线；容差分析
中图分类号：Ｎ５Ｔ９５文献标识码：Ｂ
ＴｏｅａｅＡｎａｙｉｆＡｒａｌｒｎｃｌｓｓｏｒｙＡｎｔｎｎａｅｓｂｙ
ｍｅｈｄｍａｅｔｎｅｌｓｏｃｎｉｅｉｒｕｉｎｏｒａｒｏｓｎｓｖｒａｙｔｎｅｓａｄａｄｉｌｍｅｔｈｔｏｋｓｉｅｄｅｓｔｏｓｄｒｄｓｉｔｆａｙｅｒｒ，ａｄｉｅｅｓｏｕｄｒｔｎｎｍｐｅｎ．Ｔｅｔｂｏｙｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｈｆｃｉｅｅｓｏｈｔｏ．ｘｅｉｍｅｔｒｓｌｓｈｗｔｅｅｆｔｎｓｆｅｍｅｈｄｌｅｖｔ
ＫＥＷＯＲＳ：ａｔｌａｐｉｚｔｎＰＯ；ｒｙａｔｎｓＴｌａｃｎｌｉＹＤＰｒｃｓｒｏｔａｏ（Ｓ）Ａａｎｅａ；ｏｒｎｅａａｓｉｅｗｍｍｉｉｎｅｙｓ
１引言
随着低／超低副瓣阵列天线技术的发展，之在通信、使雷达等众多领域中获得广泛应用，已成为当今雷达对抗综合电子干扰威胁的一种有效措施。理论上可设计出具有任意低／超低副瓣的天线，但是由于阵列天线系统设计中不可避免会