【摘要】：混沌學與相對論和量子并稱為二十世紀三大科學,它的問世使人們探索宇宙奧秘提供了一個新的突破口。人們可以用某種確定的方法來描述生活中那些看似無序混亂的自然現(xiàn)象,甚至可以對混沌系統(tǒng)加以控制使無序趨于有序、混亂趨于規(guī)律�；煦缧蛄芯哂辛己玫膫坞S機性、對初值十分敏感和發(fā)散速度快等特點,在新興的智能優(yōu)化算法中具有廣大的應用前景。非線性規(guī)劃屬于數(shù)學規(guī)劃問題,而數(shù)學規(guī)劃是一個古老的話題。20世紀,計算機技術的高速發(fā)展為許多新型非線性優(yōu)化算法的出現(xiàn)提供了硬件條件。粒子群算法是一種模擬了生物種群尋找食物這一行為的算法。由于容易實現(xiàn)并且具有強大的搜索功能,粒子群算法成為了眾多學者的研究重點。本文以混沌映射的方法選取粒子群算法中的初始種群。為了快速、合理、不缺失的選取初始種群,本文改進了傳統(tǒng)的logistics映射,首先針對logistics映射遍歷特性分布不均勻的特點,提出一種改進型的logistics映射(ILM),即從映射的概率密度函數(shù)入手推導出均勻化調(diào)節(jié)器公式以改善映射特性。通過仿真分析,加入調(diào)節(jié)器的logistics映射產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在整個取值區(qū)間分布趨于均勻。進一步,為了有效提高混沌映射的發(fā)散速度,采取級聯(lián)迭代的方式改進混沌動力學方程,通過分析級聯(lián)混沌系統(tǒng)的李雅普諾夫指數(shù),證明了級聯(lián)方法可以有效的提高系統(tǒng)的發(fā)散速度。再次,本文深入研究了混沌系統(tǒng)的遍歷性在實際應用中的適用性做了研究,發(fā)現(xiàn)其遍歷性是基于全局的角度來說,當取有限長的混沌序列時,其遍歷性有局限性,在具體應用中應設定個判定條件。粒子群算法本身具有初始種群選取無定則、迭代后期易陷入局部極值等缺陷,而改進后的混沌序列具有快速的發(fā)散性、強大的遍歷性、高度的隨機性等特點。本文結(jié)合以上的改進的混沌序列對粒子群算法進行優(yōu)化,得到一種均勻化級聯(lián)混沌粒子群算法(ICPSO)。通過對改進型logistics序列進行線性變換初始化粒子位置信息和初始速度信息,使粒子的分布隨機并且能遍歷變量的取值空間。同時對每次迭代的粒子種群中的最優(yōu)值混沌化,使得粒子“變異”,由此在迭代過程粒子的多樣性就得到了保證。最后本文將改進型混沌粒子群算法(ICPSO)應用在優(yōu)化天線參數(shù)設計上。利用MATLAB天線工具箱對工作在300MHz的半波偶極子天線進行建模并分析其S11圖,然后運用優(yōu)化算法對天線臂的長和寬進行參數(shù)優(yōu)化,找到能使天線工作的中心頻率最貼近預期頻率點的參數(shù)尺寸,通過實驗仿真發(fā)現(xiàn)ICPSO算法對半波偶極子天線的優(yōu)化效果良好且效率高。
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;O415.5
【圖文】：

chebyshev映射分叉圖（倍周期圖）

迭代1000和10000次chebyshev映射序列圖

chebyshev序列數(shù)據(jù)分布頻數(shù)圖

【參考文獻】

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本文編號：2772894