【布局优化】基于粒子群实现天线阵元优化布局附matlab代码

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⛄ 内容介绍

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性,不可微和多峰值的复杂问题.本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景.

⛄ 部分代码

tic;

% Initializations

pBestScore=zeros(N);

pBest=zeros(N,D);

gBest=zeros(1,D);

cg_curve=zeros(1,Max_iter);

%%%%%%%%%%%%% 生成初始种群 %%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%0为没有阵元，1 为有阵元%%%%%%

pos = randn(N,D);

[~,Index] = sort(pos);

pos = zeros(N,D);

for i = 1:N

    pos(i,Index(end-N+1:end,i)) = 1;

end

vel=rand(N,D)*2*Vmax-Vmax;

for i=1:N

    pBestScore(i)=inf;

end

% Initialize gBestScore for a minimization problem

 gBestScore=-inf;

for l=1:Max_iter 

    for i=1:size(pos,1)     

        %Calculate objective function for each particle

        fitness=fobj(pos(i,:));

        if(pBestScore(i)

            pBestScore(i)=fitness;

            pBest(i,:)=pos(i,:);

        end

        if(gBestScore

            gBestScore=fitness;

            gBest=pos(i,:);

        end

    end

    %Update the W of PSO

    w=wMax-l*((wMax-wMin)/Max_iter);

    %Update the Velocity and Position of particles

    for i=1:size(pos,1)

        for j=1:size(pos,2)       

            vel(i,j)=w*vel(i,j)+c1*rand()*(pBest(i,j)-pos(i,j))+c2*rand()*(gBest(j)-pos(i,j));

            if(vel(i,j)>Vmax) || (vel(i,j)<-Vmax)

                vel(i,j)=rand*2*Vmax-Vmax;

            end

            vx(i,j)=1./(1+exp(-vel(i,j)));

            if vx(i,j)>rand

                pos(i,j)=1;

            else

                pos(i,j)=0;

            end

        end

    end

    cg_curve(l)=gBestScore;

    [l gBestScore]

end

toc;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 贾云峰, 尚进, 魏嘉利,等. 一种基于粒子群算法的全频段上的天线布局优化:, 2018.

[2] 路青青. 夹具零部件的强度自动校验及装夹布局优化技术[D]. 山东大学, 2012.

[3] 贾邦婕. 基于粒子群算法的天线优化研究[D]. 云南大学, 2015.

[4] 赖毅辉, 陈锐, 宁星. 基于多目标粒子群优化算法的舰船天线布局优化[J]. 仪表技术, 2021(3):4.

[5] 齐美清, 汪伟, 金谋平. 基于粒子群算法的天线阵方向图优化[J]. 雷达科学与技术, 2008, 6(3):4.

⛳️ 完整代码

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