本文選題：粒子群算法 + 泰勒綜合�。� 參考：《微波學(xué)報》2017年01期

【摘要】：針對標(biāo)準(zhǔn)粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法應(yīng)用于非對稱副瓣形狀方向圖綜合時,收斂速度慢和容易早熟的缺陷,提出了一種改進標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法。該方法借助于修正Taylor綜合法先得到連續(xù)口徑分布,然后通過對其抽樣得到粒子群初始化的基本值,對該基本值添加隨機值得到PSO優(yōu)化的初始粒子種群,將該種群用于PSO迭代時,采用"精英"選擇思想,即用較好的粒子替代部分較差的粒子,直到滿足停止條件。文中給出了運用該方法綜合的兩個實例,驗證了其可行性,并通過多次重復(fù)試驗,驗證了該方法的高效性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm in asymmetric sidelobe shape pattern synthesis, a modified standard particle swarm optimization (Swarm) algorithm is proposed to solve the problem of slow convergence and premature convergence. In this method, the continuous aperture distribution is obtained by means of modified Taylor synthesis method, and then the basic value of particle swarm initialization is obtained by sampling it, and the initial particle population is added to the basic value of PSO optimization, and the population is used in PSO iteration. The idea of "elite" selection is adopted, that is, better particles are used to replace some of the inferior particles until the stopping conditions are satisfied. In this paper, two examples are given to verify the feasibility of this method, and the efficiency of the method is verified by repeated experiments.
【作者單位】： 成都新欣神風(fēng)電子科技有限公司;
【分類號】：TP18;TN820.15

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2093541