阵列天线方向图综合的粒子群优化算法

介绍了粒子群优化算法的基本原理;给出了基于这种进化计算技术的阵列天线方向图综合方法;对粒子群优化算法和遗传算法的特点进行了对比研究,同时对基本粒子群优化算法提出了一种改进策略。研究表明,粒子群优化算法是一种稳定性好,易于实现并行计算的优化算法,在阵列天线方向图综合中具有良好的应用前景。     

基于小生境免疫算法的多约束QoS路由选择

针对多约束QoS路由选择问题,将其转化为一个多约束赋权图最短路径问题,选择费用、带宽、时延和丢失率为QoS参数.针对一种免疫算法的不足,利用基于相似结构的小生境技术和共享算子对免疫算法加以改进.实验表明,该算法有较好的性能,大幅提高了QoS路由选择的效率.     

基于Matlab的阵列天线方向图仿真北大核心

构建直线阵列、圆阵列和平面阵列天线的数学模型并推导其阵因子表达式,借助Matlab对3种不同类型的阵列天线方向图进行仿真研究。对比阵元数、波长、阵元间距等参数对不同类型阵列天线方向图的影响,仿真结果表明:直线阵、平面阵的性能与阵元数、阵元间距呈正相关,与波长呈负相关;圆阵的性能与阵元数呈正相关,而与圆阵半径和波长的关系并不是线性的。     

改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用

针对原始类电磁机制算法中采用的局部搜索方法过于简单且寻优效率低的缺点,提出了一种改进类电磁机制算法,并用于解决大规模、非线性的阵列天线综合优化问题。改进类电磁机制算法结合稀疏阵列天线综合问题的内在机理,引入一种基于阵元状态切换的局部搜索方法来代替原有的随机线性搜索方法,能够有效地加快算法搜索速度并增强算法的全局搜索能力。二维稀疏面阵的仿真结果表明,与线性规划、模拟退火算法和混合遗传算法相比,改进后的类电磁机制算法能够获得更优的稀疏阵列。     

阵列天线单元失效的递推最小二乘算法应用

阵列天线在部分收发单元失效时,其收发波瓣会有不同程度的恶化。采用基于递推最小二乘的自适应波束形成算法可以初步解决这个问题。     

一种改进实数编码遗传算法及其在阵列天线方向图综合中的应用

提出了一种改进的实数编码遗传算法。该算法在遗传过程中使用不同的目标函数来优化不同的参数。在遗传过程初期，每一代遗传过程中使用相对简单的目标函数分别针对不同参数独立进行优化；而在遗传过程后期，使用适当的权函数将不同的优化参数组合起来，从而得到最佳的优化结果。计算机仿真表明，将这种算法应用于阵列天线方向图的综合中，具有高效、可靠的优势。     

基于改进型遗传算法的超低副瓣阵列天线

提出了一种改进型遗传算法,在适应度值较低的情况采用锦标赛选择策略保证种群的多样性;在适应度值较高时采用最优保存策略加快寻找最优解速度.基于该改进型遗传算法,采用有限元分析方法建模和MATLAB编程在30 GHz的频率下对16阵列天线的激励幅值进行了优化,得到了接近-50 dB的副瓣电平,实现了副瓣的良好抑制.     

基于控制流图的测试数据生成算法

基于进化算法的进化测试就是一种有效的测试数据自动生成技术。提出了一种基于控制流图的测试数据生成算法,根据控制流图映射出所有可能的执行路径,然后根据不同的路径所形成的适值地形的导向进行搜索。     

基于小生境原理的免疫检测器集优化

基于否定选择的网络入侵检测系统中,检测器集的质量在很大程度上影响检测速率和检测准确率。基于小生境原理,对根据否定选择算法生成的检测器集中存在的重叠检测器进行高频变异和低频变异,提高了检测器集对非自体空间的覆盖率。根据否定选择算法的仿真实验的结果表明优化后的检测器集的整体检测效率明显改善。     

基于多父体杂交的小生境演化算法

在分析了简单遗传算法求解带约束的多峰值函数优化中存在的问题的基础上,提出了利用小生境技术和多父体杂交的演化算法,对复杂的多峰值函数优化问题进行了测试,证实该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解,而且搜索效率高,达到了令人满意的效果.     

一种圆柱形介质谐振器天线阵列设计

在圆柱形介质谐振器天线单元分析的基础上,设计了一种4单元介质谐振器天线阵列。天线阵采用微带线馈电网络,保证单元之间满足相位匹配关系,使该天线阵列具有良好的定向辐射特性,而且在带宽方面满足要求。     

基于最近邻域搜索的天线调谐器调谐算法

介绍了天线调谐器阻抗匹配网络的结构和调谐的本质,提出采用基于启发式算法的邻域搜索算法来解决这一个NP-hard问题;给出了基于固定步长的最近邻域搜索算法的迭代步骤,通过对邻域结构和搜索方式的改进,降低了搜索空间、加快了调谐速度;最后采用基于最近邻域搜索的4种算法对10 m短波鞭状天线进行匹配仿真,验证了改进算法的有效性。     

人工免疫算法及其在多元非线性优化问题中的应用

针对多元非线性Rosenbrok函数优化问题,结合生物免疫系统相关机理,设计对应的人工免疫算法对其进行求解。讨论了相似度、亲和力、群体多样性以及免疫记忆等功能的设计和实现方法,算法设计中,结合信息熵原理设计抗体相似度,并引入克隆抑制、亲和突变及募集新成员算子来保持群体多样性。最后,通过实验比较分析,该算法稳定,且具有较强的全局搜索性能,能够获得较满意的解。     

一种新型免疫遗传算法在图像增强上的应用

将一种新型免疫遗传算法应用到图像的增强处理中,利用其快速搜索能力,对给定测试图像,自适应地变异、搜索、直至最终确定变换函数的最佳参数α,β值,从而实现图像的增强.与穷举法相比,大大节约了求解的时间和计算的复杂度,并通过对自然图像的仿真实验论证该方法的有效性.     

RAID磁盘阵列技术在高职图书馆的应用

针对高职院校图书馆在存储方案选取上盲目性的问题,结合目前常用RAID技术及高职图书馆信息资源的特点,权衡存储设备性价比,来解决高职图书馆如何选取存储方案的问题。     

Optimization of band-notched UWB antenna using micro-genetic algorithm combined with FDTD

The micro-genetic algorithm(MGA)optimization combined with the finite-difference time-domain(FDTD)method is applied to design a band-notched ultra wide-band(UWB)antenna. A U-type slot on a stepped U-type UWB monopole is used to obtain the band-notched characteristic for 5 GHz wireless local area network(WLAN)band. The measured results show that voltage standing wave ration(VSWR)less than 2 covers 3.1-10.6 GHz operating band and VSWR more than 2 is within 5.150-5.825 GHz notched one with the highest value of 5.6. Agreement among the calculated, HFSS simulated and measured results validates the effectiveness of this MGA-FDTD method, which is efficient for UWB antennas design.     

Optimum allocation of FACTS devices in Fars Regional Electric Network using genetic algorithm based goal attainment

This paper presents a novel approach to find optimum locations and capacity of flexible alternating current transmission system （FACTS） devices in a power system using a multi-objective optimization function. Thyristor controlled series compensators （TCSCs） and static var compensators （SVCs） are the utilized FACTS devices. Our objectives are active power loss reduction, newly introduced FACTS devices cost reduction, voltage deviation reduction, and increase on the robustness of the security margin against voltage collapse. The operational and controlling constraints, as well as load constraints, were considered in the optimum allocation. A goal attainment method based on the genetic algorithm （GA） was used to approach the global optimum. The estimated annual load profile was utilized in a sequential quadratic programming （SQP） optimization sub-problem to the optimum siting and sizing of FACTS devices. Fars Regional Electric Network was selected as a practical system to validate the performance and effectiveness of the proposed method. The entire investment of the FACTS devices was paid offand an additional 2.4% savings was made. The cost reduction of peak point power generation implies that power plant expansion can be postponed.