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文檔簡介
1、粒子群優(yōu)化方法(particleswarmoptimization,PSO)是一種群智能優(yōu)化方法,具有尋優(yōu)效果好、收斂速度快等特點,將粒子群優(yōu)化方法作為研究的重點并將其運用于各種電磁學問題的計算是一個值得研究的課題。
本文主要做了以下工作:
(1)介紹了基本粒子群優(yōu)化方法以及該算法的基本流程,分析了算法中粒子的社會行為,然后介紹了標準粒子群優(yōu)化算法,解析了此算法的構(gòu)成要素,進行了該算法的時間復雜度分析,總結(jié)了現(xiàn)有的一
2、些典型PSO算法的改進方法;
(2)分析了速度對于粒子群優(yōu)化方法的影響,指出其不是必須的。介紹了簡化粒子群優(yōu)化算法現(xiàn)有的幾種改進方法,在此基礎上提出了改進方法,得到了改進簡化粒子群優(yōu)化方法,仿真結(jié)果表明這個算法在收斂速度和搜索精度上相對于原來的粒子群優(yōu)化方法和簡化粒子群優(yōu)化方法有了較大的提高;
(3)描述了基于傳輸線法計算吸波材料的反射特性曲線的方法,將改進簡化粒子群優(yōu)化方法應用于多層吸波材料的優(yōu)化設計,相對于原來的
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