針對引力搜索算法在迭代過程中粒子慣性質(zhì)量的累積效應(yīng)造成的引力中和對優(yōu)化性能的影響問題,提出了一種改進(jìn)算法:自適應(yīng)引力搜索算法。設(shè)計了一種隨迭代次數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的衰減因子,提高了迭代后期算法的開采能力;在速度的計算過程中加入精英粒子,增強了粒子的記憶能力,算法的探索能力得以提高。將改進(jìn)算法用于均勻同心圓環(huán)陣中,和文獻(xiàn)中的算法相比,自適應(yīng)引力搜索算法優(yōu)化的主瓣寬度窄了6.7°、旁瓣電平分別低了5.1 dB和1.8 dB,更接近期望的方向圖;平均收斂曲線的結(jié)果中,在迭代次數(shù)為2 000時,算法的適應(yīng)度值提高了30%,收斂速度更快,優(yōu)化精度更高;稀布同心圓環(huán)陣列也具有同樣的優(yōu)化效果,證明了所提改進(jìn)算法在解決面陣方向圖綜合時的有效性。 

【文章來源】：西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2020,38(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

測試函數(shù)F1的進(jìn)化曲線

2) 圖2中是F2的優(yōu)化結(jié)果,α從10增加到100的過程中,求解精度先提高,后迅速下降;在α=30時,函數(shù)的求解精度最高。3) 對于高維度多峰測試函數(shù)F10,從圖3a)中可以判斷,α取40時優(yōu)化效果最佳;圖3b)中,α從

3) 對于高維度多峰測試函數(shù)F10,從圖3a)中可以判斷,α取40時優(yōu)化效果最佳;圖3b)中,α從10增加到40時,求解精度提高,40～60的過程中精度沒有明顯變化,從60增加到70的過程中,最優(yōu)解的精度急劇下降。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的引力搜索算法用于陣列天線方向圖綜合[J]. 孫翠珍,丁君,蘭建鋒,郭陳江,袁建濤.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(05)
[2]基于分解的多目標(biāo)入侵雜草算法用于陣列天線方向圖綜合[J]. 劉燕,焦永昌,張亞明,程偉.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2014(06)



本文編號：2972816