基于混沌粒子群算法的阵列天线容差分析

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混沌粒子群优化算法【精品文档】(完整版)

混沌粒子群优化算法¨计算机科学2004V01．31N-o．8高鹰h2谢胜利1(华南理工大学电子与信息学院广州510641)1(广州大学信息机电学院计算机科学与技术系广州510405)2摘要粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。

本文把混沌手优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混池寻优，然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。

通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快t从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。

仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。

关键词粒子群优化算法。

混沌手优，优化’ChaosParticle SwarmOptimizationAlgorithmGAOYin91”XIESheng—Lil(Collegeof Electronic＆InformationEngineeringtSouthChina University ofTechnology，Guangzhou510641)1(Dept．of ComputerScience andTechnology．GuangzhouUniversity·Guangzhou510405)2Abstract Particle swarmoptimizationis anewstochasticglobaloptimization evolutionaryalgorithm．Inthis paper，the chaotic searchis embeddedintooriginalparticleswarmoptimizers．Basedon theergodicity，stochastic propertyandregularityofchaos，fl newsuperiorindividualisreproducedbychaoticsearchingonthecurrentglobalbest individ—ual。

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测徐胜舟;胡怀飞【摘要】A line detection algorithm based on Chaotic Particle Swarm Optimization ( CPSO ) has been proposed and applied to the detection of power lines .First, the candidates for edge points are detected by Sobel operator .Then, a number of pairs of points are selected from the candidates for edge points as the initial particles .Each particle represents a line, and its fitness value is the number of candidate edge points collinear the line .In the iterative process , the worst particle is replaced with a new chaotic particle .Finally, the particle with the highest fitness is chose to be the line to be detected.The algorithm is applied to the power line detection , and the experimental results verify its effectiveness . Comparing with other algorithms such as Hough transform , the algorithm proposed in this paper can effectively reduce the problem of double counting and improve the accuracy and efficiency .%提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法，并将其应用于电力线自动检测。

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》篇一一、引言随着现代科技的快速发展，优化算法在众多领域得到了广泛的应用。

其中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）以其强大的全局搜索能力和简单易实现的特点，受到了研究者的广泛关注。

本文将重点研究粒子群优化算法的原理及其在阵列天线中的应用，探讨其优化效果和实际应用价值。

二、粒子群优化算法研究2.1 粒子群优化算法原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其基本思想是通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的群体行为来寻找问题的最优解。

在算法中，每个粒子代表问题的一个可能解，粒子的速度和位置通过一定的规则进行更新，以实现全局寻优。

2.2 粒子群优化算法的特点粒子群优化算法具有以下特点：全局搜索能力强、收敛速度快、参数少且易于调整、实现简单等。

此外，该算法对问题的维度不敏感，适用于多维、非线性、高复杂度的优化问题。

三、粒子群优化算法在阵列天线中的应用3.1 阵列天线概述阵列天线是一种由多个天线单元组成的天线系统，通过调整各个天线单元的相位和幅度，可以实现波束的指向、形状和增益的控制。

阵列天线的性能优化对于提高通信系统的性能具有重要意义。

3.2 粒子群优化算法在阵列天线中的应用粒子群优化算法可以应用于阵列天线的波束形成、波束指向、波束赋形等问题的优化。

通过将阵列天线的各个天线单元的相位和幅度作为粒子的属性，利用粒子群优化算法的全局搜索能力，可以找到最优的相位和幅度组合，从而实现阵列天线的性能优化。

具体应用过程如下：（1）建立优化模型：根据阵列天线的性能指标（如增益、副瓣电平等），建立优化模型。

（2）初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一个可能的解。

粒子的属性包括各个天线单元的相位和幅度。

（3）评估粒子适应度：根据优化模型，计算每个粒子的适应度值。

适应度值反映了粒子对应解的优劣程度。

（4）更新粒子速度和位置：根据粒子的适应度值和预设的规则，更新粒子的速度和位置。

基于混沌搜索的粒子群优化算法

’(’) "$+"&%, "$+/%-" "$-.,.+ %,
*(’) "$-.//+ "$-.... "$-.,/. -"
（! ）函数 ;! （J;?4D@K@A EFAG4@HA ）：
!
（ + <） 1 （+ ）
（!#% ） 9%"8， L% L"#$%! !7% *%"GH?
31% 3 3 3 I
群觅食行为的研究，在求解连续非线性优化问题时有较强的鲁
!+ 。和其它的随机算法比较 Nhomakorabea 棒性 *%， ’() 算法能够在较短的时间
内求得高质量的解而且具有稳定的收敛特性，已经得到了广泛进化后期收敛速度慢，对于的应用。 ’() 算法的主要缺点有：
*,+
每个粒子根据公式（% ）来更新自己的速度和位粒子 # 的速度，置：
表!
算法变量数平均最大最小
! 和混沌搜索步数 $/ :;<；
随机生成 7 个粒子的 %3 和 8 （ …，，令 /1 ’456 ! ： !， 8） 3 3 1% ，
%
引言
粒子群优化（’() ）算法是一种现代启发式算法，源自对鸟
解。
% （"#%，表示粒子 # 令 ! 表示搜索空间的维数， "#$ "#!，…， "#!） % 当前的位置，（& #%， …，表示粒子 # 曾经达到的最好位 & #$ & #!， & #!） % 置，种群中最优粒子的序号用 ’ 表示，（( #%， …，表示 ( #$ ( #!， ( #!）

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

Optimization）。IWCPSO 算法更新公式变为
v'id = wvid + c1 r1 （ Pid － xid ） +
c2 r2 （ Pgd － xid ）
（ 6）
其中 w ∈ （ 0，1）。混沌优化粒子群算法，在前期，该
算法使用较大的惯性权重以具有较强的全局搜索能
力，在后期，较小的惯性权重的引用以具有很好的局
混沌序列中的最优位置粒子随机替代当前粒子群中
的某一个粒子的位置。
2. 2 混沌粒子群优化算法步骤
步骤 1 确定初始参数：学习因子 c1 、c2 ，种群个数为 D，最大进化次数 MaxE、混沌搜索次数
MaxC、最小误差精度 E。
步骤 2 随机产生 N 个粒子的种群，并计算初
的轨道，记为： F（ n，x） = f（ f（ f（ x） …）） = fn（ x）。μ
称为控制参数（吸引子），μ 值不同，系统的稳不同性质。
虽然粒子群优化算法［3］非常简单，但其易陷入
局部极值点，后期收敛速度慢和精度较差的缺点使
其应用受到限制。为了简化后面的优化搜索过程，
（ 2）
每个粒子的飞行速度为 vi = （ vi1 ，vi2 ，…，viD）。在整
个群体中，所有粒子经历过的最好位置为 Pg =
（ Pg1 ，Pg2 ，…，PgD），每一代粒子根据下面的公式更新自己的速度与位置：
v'id = vid + c1 r1 （ Pid － xid） +
使策略思路直观，容易用程序实现和适用于各种函
数的混沌优化算法引入到粒子群优化算法中，无疑
会提高粒子群算法的准确性。这就是混沌粒子群优

基于粒子群算法的天线阵列研究

基于粒子群算法的天线阵列研究x《基于粒子群算法的天线阵列研究》摘要：天线阵列是一种重要的无线电通信系统组件，具有定向性、低噪声放大、抗多径效应等优点。

粒子群算法（PSO）是一种最近研究非常活跃的基于生物学行为的启发式优化算法，在复杂环境中有着较强的搜索和优化能力。

本文利用粒子群算法设计和优化面向带宽优化天线阵列，通过该方法，实现了阵列参数的优化，从而提高了整个系统的效能，满足了不同的应用需求。

关键词：天线阵列；粒子群算法；带宽优化；优化设计1．简介天线阵列是无线电技术中的一个重要组成部分，有着广泛的应用领域。

它主要由多个单元天线组成，能够实现方向性的能量传输，可以有效地将发射功率集中到一定方向，从而提高系统的接收效果。

因此，如何有效的优化阵列参数，让阵列能够达到最佳的性能，是目前一个重要的研究课题。

传统的优化方法，如梯度下降法，模拟退火算法，遗传算法等，都可以试图解决这一问题，但存在收敛速度慢，算法复杂等问题。

近年来，粒子群算法（PSO）作为一种最近研究非常热门的基于生物学行为的启发式优化算法，被发现具有较强的搜索和优化能力，可以有效地解决复杂环境中的参数优化问题。

本文将以带宽优化为目的，以基于粒子群算法（PSO）为优化工具，通过参数优化，实现天线阵列的最优设计。

2．粒子群算法粒子群算法（PSO）是根据群体智能行为模拟的一种优化算法，由KennethE.Borg在1995年提出，它是一种属于非监督式学习的搜索过程，使用范围很广。

算法框架：粒子群算法的基本框架包括以下三个步骤：a）初始化种群；b）计算每个粒子的适应度；c）更新粒子群，这是一个不断迭代的过程，直到满足终止条件为止。

算法流程：PSO算法的基本流程如下：a）初始化粒子群，生成N 个粒子的位置和速度；b）计算每个粒子的适应度；c）根据粒子的适应度，更新粒子群位置和速度；d）更新全局最优解的位置和速度；e）重复以上步骤，直到满足终止条件为止。

基于混沌粒子群优化算法的微电网优化运行技术

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｈａｏｔｉｃｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｍｉｃｒｏｇｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｉｎｅｒｔｉａｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂａｓｅｄｏｎｌｉｎｅａｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｄｅｃｒｅａｓｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ａｎｄｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｆａｃｔｏｒｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏ· ｒｉｔｈｍ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｃｏｍｂｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｎ－
ｈａｎｃｅｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｅｒｇｏｄｉｃｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄ
ｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｄｅｐｅｎｄｏｎｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｓｓｕｃｈａｓｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃｃｅｌｌａｎｄｗｉｎｄｄｒｉｖｅｎｇｅｎｅｒａｔｏｒｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｏｐ－ｅｒａｔｉｏｎｃｏｓｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎｉｎｓｔａｎｃｅｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄｂａｓｅｄｏｎＩＥＥＥ１４ｍｏｄｅｌｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏｇｒｉｄ；ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ；ｃｈａｏｓ；ａｌｇｏｒｉｔｈｍ

粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计_焦永昌

第21卷第16期2006年2月电波科学学报CHINES E JOURNAL OF RADIO S CIENCEVo l.21,No.1February,200616文章编号1005-0388(2006)01-0016-06粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计*焦永昌杨科陈胜兵张福顺(西安电子科技大学,天线与微波技术国家重点实验室,y ang yangke@,陕西西安710071)摘要粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的一类随机进化算法,其优点是算法非常利于理解和应用。

本文介绍了粒子群算法的原理和流程,研究了如何将这种方法运用于天线阵的方向图综合上,给出了PSO算法在综合阵列方向图的应用实例,表明粒子群算法在天线阵列综合中具有广泛的应用前景。

关键词粒子群算法,阵列天线,天线方向图中图分类号TN802文献标识码AApplication of particle swarm optimization in antennaarray pattern synthesisJIAO Yong-chang YANG Ke CHEN Sheng-bing ZHANG Fu-shun(N ational L abor ator y of A ntennas and M icr ow av e T echnology,X idian Univ.,y angy angk e@,X i c an S haanx i710071,China)Abstract Par ticle Sw ar m optimization(PSO)is a robust sto chastic ev olutionary computatio n technique based on the mov em ent and intelligence of sw arm,w hich is very easy to understand and implem ent.T his paper introduces a conceptual over-view and detailed ex planation o f the PSO alg orithm,as w ell as how it can be used for antenna arr ay design,and pr esents several results optim ized by PSO,w hich show the abroad application foreground of PSO in the antenna array desig n.Key words particle sw arm optimizatio n,array antenna,radiation pattern1引言在雷达、通信等众多领域中,往往需要特殊形状的天线波束(如余割波束、扇形波束,低副瓣等)。

一种基于混沌优化的混合粒子群算法

收稿日期:2009-03-12;修回日期:2009-05-29基金项目:辽宁省教育科研计划项目(2004F012)作者简介:邹　毅(1971-),男,辽宁沈阳人,副教授,研究方向为优化算法及智能控制理论。

一种基于混沌优化的混合粒子群算法邹　毅,朱晓萍,王秀平(沈阳工程学院电气工程系,辽宁沈阳110136)摘　要:粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。

该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。

为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。

该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。

对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。

将其用于(N +M )系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。

关键词:粒子群算法;混沌;优化;混合;(N +M )容错中图分类号:TP306.1 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2009)11-0018-05A H ybrid PSO AlgorithmB ased on Chaos OptimizationZOU Y i ,ZHU Xiao 2ping ,WAN G Xiu 2ping(Department of Electrical Engineering ,Shenyang Institute of Engineering ,Shenyang 110136,China )Abstract :Particle Swarm Optimization (PSO )is a kind of optimizations based on swarm intelligence.The algorithm weaken quickly in ini 2tial stage ,but fall into local extreme value easily in the latter.With PSO algorithm ’s rapid global searching and chaos ’s ergodicity in cer 2tain range ,a hybrid PSO algorithm based on chaos is presented.The algorithm fast search with PSO algorithm first ,then the chaos opti 2mization is adopted for the better part of the particles and global extreme value when the optimization is in premature and convergence.The test of the two functions and solving the optimization of (N +M )fault -tolerant system show that search efficiency ,accuracy of hy 2brid PSO algorithm are better than general PSO algorithm ,while with better convergence stability.K ey w ords :PSO algorithm ;chaos ;optimization ;hybrid ;(N +M )fault -tolerant0　引　言粒子群优化(Particle Swarm Optimization ,PSO )是一类基于群智能的优化搜索算法,是由K ennedy 和E 2berhart 通过对鸟群飞行行为研究,于1995年提出的仿生进化算法[1～3]。

基于混沌和多群体的粒子群优化算法

基于混沌和多群体的粒子群优化算法宫玉琳;文大化【摘要】Because the basic particle swarm optimization algorithm has the problem that the initialization of the algo-rithm is easy to fall into local optimum,the global search is easy to fall into local optimization. The particle swarm op-timization algorithm based on chaos and multi population is proposed. The algorithm can be used to improve the speed and accuracy of different populations.%由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(038)005【总页数】4页(P88-91)【关键词】混沌;多群体;粒子群优化【作者】宫玉琳;文大化【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春 130033【正文语种】中文【中图分类】TP301粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法［1］，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优，在求解优化问题等方面已经得到了越来越广泛的应用。

基于混沌思想的粒子群优化算法

基于混沌思想的粒子群优化算法发布时间：2022-03-17T03:34:37.880Z 来源：《科学与技术》2021年30期作者：余廷勋[导读] 针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。

余廷勋深圳华微激光科技有限公司广东深圳 518000摘要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。

该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。

通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

关键词：粒子群优化算法；混沌；优化；综合改进中图分类号：TP301.6 文献标志码：A Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Chaos Abstract：To overcome the problem of premature convergence on traditional particle swarm optimization (PSO), an improved particle swarm optimization algorithm based on chaos is proposed in this paper. By use of the properties—randomicity，ergodicity and regularity of chaos, chaos initialization, chaotic inertia weight strategy , position boundary treatment and chaotic search in the premature are integrated, the randomicity and diversity of the particle population are improved. Finally, experiments on three benchmark functions with high dimension show that the improved PSO outperforms traditional PSO in convergence speed, searching precision and stability. Key words: particle swarm optimization (PSO); chaos; optimization; comprehensive improvement .0 引言粒子群优化算法[1]（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的元启发式并行搜索算法，它由美国心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart受鸟群觅食行为的启发而提出。

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》

《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》篇一摘要本文主要探讨粒子群优化算法的原理及其在阵列天线优化设计中的应用。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化技术，在求解复杂优化问题时展现出优越的寻优性能。

本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和特点，然后详细分析了该算法在阵列天线波束形成中的应用，并给出了一些具体实例。

一、引言随着无线通信技术的飞速发展，阵列天线因其能够形成定向波束、提高信号增益和抗干扰能力而受到广泛关注。

阵列天线的优化设计是提高其性能的关键。

传统的优化方法往往计算复杂、耗时较长，难以满足现代通信系统对实时性的要求。

因此，研究高效、快速的优化算法成为阵列天线设计的重点。

粒子群优化算法作为一种智能优化算法，为阵列天线的优化设计提供了新的思路。

二、粒子群优化算法的基本原理和特点1. 基本原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化技术，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为进行寻优。

在算法中，每个粒子代表问题的一个可能解，粒子的速度和位置根据其自身经验、群体经验和全局最优解进行更新。

2. 特点（1）简单易实现：粒子群优化算法不需要复杂的数学推导，易于编程实现。

（2）全局寻优能力强：算法能够从全局角度搜索最优解，避免陷入局部最优。

（3）并行计算：粒子群优化算法可以并行计算，加快了寻优速度。

（4）适应性强：算法适用于多种类型的问题，包括连续和离散问题。

三、粒子群优化算法在阵列天线波束形成中的应用1. 阵列天线波束形成问题描述阵列天线的波束形成是一个复杂的优化问题，需要考虑天线的增益、波束宽度、旁瓣电平等多个指标。

通过调整各个天线的激励幅度和相位，可以形成所需的波束。

2. 粒子群优化算法的应用粒子群优化算法可以用于优化阵列天线的激励幅度和相位，以达到最佳的波束形成效果。

具体步骤如下：（1）初始化粒子群：根据问题的规模和特点，初始化一定数量的粒子。

基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法

ｐｏｅｔｅｐｒｒｎｅｒｖｈｅｏｍａｃ．Ｔｅｒｓｌｆｔｅｎｍｅｉａｉｌｔｎｉｄｃｔｔａｔｅｃｎｅｇｎｅａｄｇｏａｅｒｈｎａａｉｆｆｈｅｕｔｏｕｒｌｓｓｈｃｍｕａｉｎｉａｅｈｔｈｏｖｒｅｃｎｌｂｌｓａｃｉｇｃｐｃｔｏｏｙ
Ｋｅｏｄ：ｃａｓｎｏｍｔ；ａｉｅｓａｉｐｍｚｔｎＰＯ；ｉｅｓｖｒｎｅｃｎｅｅｔｅｃｎｇｙｗｒｓｈｏ；ｕｉｒｉｐｎｃｗｒｆｙｌ￣ｏｔｉｉ（Ｓ）ｆｎｓａｉｃ；ｏｖｒｎｐｒｅｔｅｉａｏｔａｇａ
第２８卷第３期
２１０１年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ３１２．
Ｍａ．２０ｌｒ１
基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法术
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－６５２１．３０５ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．１ｓ
Ａｄｐｉｅｃａｓｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏａｅｎｃｌｎｔｅｓｖｒａｃａｔｖｈｏａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｂｓｄｏｏｏｙｆｎｓａｉｎｅｉ
ｍｉａｉｎｏｈｅｅｃｏｒｍｈｇｓｉｈｏｒｏｎｕｇｉｉｆｕｅｃｓｔｅａｇｒｔ ’ ｒｏｍａｃ．ＴｈｉａｅｚｔｏｆｔｅｓｑｕｎｅｃｍｅｆｏｔｅＬｏｉｔｃｃａｓａｅｎｔｅｏｈ，ｔｎｌｎｅｈｌｏｉｈｍＳｐｅｆｒｎｅｓｐｐｒｓｇｅｔｄｉｔｏｃｎｈｏｎｏＰＳＯ，ＡｎｃａｓｈｄｂｔｅｎｆｒｔｕｉｇＡｎｃａｓｔｎｉｉｌｚｈｐｒｉｌｗａｍ ’ＳｕｇｓｅｎｒｄｕｉｇＡｎｃａｓｉｔｈｏａｅｔｒｕｉｏｍｉｙ，ｓｎｈｏｏｉｔａｉｅｔｅａｔｅｓｒｃｐｓｔｏｎｄｖｌｃｔｏｉｉｎａｅｏｉｙ，ａｄｕｉｇｔｏｏｙｆｔｓａａｃＳｖｒａｉｏｓａｔｔｕｔｔｉｎｏａｔｐｒｉｌｐｒｉｌｎｓｎｈｅｃｌｎｎｅｓｖｒｎｅ’ ａｉｔｉｉｏｎｔｔｒｈｅｓｂｓｉｏｆｐｒａａａｃｅ，ｔｍ— ｕｔｔｔｏｉ

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

Ｌｇｓｉｐｎｔｅｅｏｕｉｎｒｒｃｓｆｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍ，ｉｒｅｉｔｉｅｄｖｒｉｆｈｏｕａｏｉｔｍａ．Ｉｖｌｔａｙｐｏｅｓｏｈｒｐｓｄａｇｒｈｃｈｏｉｎｏｄｒｔｍａｎａｎｔｉｅｓｔｏｅｐｐｌ — ｏｈｙｔ
ｓａｐｉｚｔｎａｇｒｈａｒｐｓｄｂｓｄｏｈｏｎｉｅｅｔｌｖｌｔｎ（ＤＨＳｗｒｏｔａｉｌｉｍｗｓｏｏｅａｅｎｃａｓｄｄｆｒｎａｅｏｉｍｍｉｏｏｔｐａｆｉｕｏＣＥＰＯ）ｔｓｌｅｐｅｏｏｅｔｒ－ｖｈ
ｖｌｄｉｔＰＯａｏｔｍｏｔｅｐｅａｒｐｒｃｓａｅｎａｒｔｒｄｍｎｍｃａｉＴｅｒｕｓｈｗｔｅｏｅｏＳｇｒｈｒｍｔｅａｉｅｓｄｏｐｅｕｅｕｇｅｔｅｈｎｓｖｎｌｉｆｈｕｔｌｂｍａｊｍ．ｈｓｌｏｅｔｓｈ
ｃｍｐｅｎｔｎｏｔｚｔｎｐｏｌｍｓｉｔｔｅｉｉａｏｕａｉｎｗａｅｅａｅｙｔｅｃａｓｓｑｅｃａｅｎｏｌｘｆｃｉｐｉａｉｒｂｅ．Ｆｒｌｈｎｔｌｐｌｔｓｇｎｒｔｄｂｈｏｅｕｎｅｂｓｄｏｕｏｍｉｏｓｙ，ｉｐｏｈ
沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中，通过一种粒子早熟判断机制，基本粒子群优化算法中引入了差分在变异、交叉和选择操作，对早熟粒子个体进行差分进化操作，从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿

一种新混合粒子群算法及其在阵列天线方向图综合中的应用

一种新混合粒子群算法及其在阵列天线方向图综合中的应用姚旭;曹祥玉;陈沫【摘要】针对传统粒子群算法(PSO)中存在的易陷入局部最优解和后期牧敛速度慢的问题,首次提出一种新混合粒子群算法(NHPSO),采用杂交粒子群算法和固定惯性权重策略,并把简化的二次插值法融入杂交粒子群算法中.实验证明新算法大大提高了收敛速度,改善了解的质量.对阵列天线特殊主瓣形式的波束赋形和旁瓣电平优化结果取得了非常好的效果,计算机仿真证实该新算法应用于此类问题非常有效.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)008【总页数】4页(P84-87)【关键词】粒子群算法;混合粒子群算法;二次插值法;阵列天线;波瓣赋形【作者】姚旭;曹祥玉;陈沫【作者单位】空军工程大学,电讯工程学院,微波与天线实验室,陕西,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,微波与天线实验室,陕西,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,微波与天线实验室,陕西,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TN82在雷达、无线通信等众多领域中,常要求阵列天线具有确定的主瓣宽度、特殊形状的主瓣形状 (如余割波束、余割平方波束、扇形波束等)和低的副瓣电平。

由于优化中的目标函数或约束条件表现为高维、多极值点、非线性、非凸和不可微等特性，阵列天线波束综合是一个十分困难的非线性优化问题。

虽然已有许多经典的优化方法如切比雪夫,泰勒,伍德福德等,但是这些方法都是针对某一类特定的问题而提出的,并且对于一些有约束条件的综合,经典方法就很难实施；而基于梯度寻优技术的传统数值优化方法，如：梯度法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、DFP法、信赖域法、Rosenbrock法和Powell法等，必须选择良好的初始设计以保证迭代过程的成功实现，对目标函数的连续性、可微分性有特殊要求等。

因此，近年来人们通过研究和模拟自然界生物群体自适应的优化现象，建立了基于随机搜索的启发式优化技术，例如人工神经网络、禁忌搜索、模拟退火、进化算法、遗传算法(GA)、蚁群算法(CA)、粒子群算法(PSO)及其混合优化策略等，这些现代的优化方法在解决用确定性方法无法解决的问题时表现出强大的潜能，这些算法以其算法概念清晰、程序简单等特点,很适合于解决此类复杂的非线性优化问题,并且对优化对象的性态无要求。

基于改进粒子群算法的阵列天线幅相容差设计

并且给出了关于实现预期副瓣电平分布与误差之
间关系的通用设计线。但是统计理论方法通常
假设幅相误差服从某种分布，因此幅相误差分布不同得出的研究结果也就形式各异。粒子群算法（Ｓ是由Ｋｎｅｙ和ＥｅａＰＯ）ｅｎｄｂｒｒｈｔ
目标，构造了一个最坏情况分析的数学模型，终最采用改进ＰＯ算法求解模型。对于给定天线性能Ｓ指标情况下，了获得幅相容差范围，文通过采为本
统对天线性能的要求，须对阵列天线进行幅相容必
法。该方法可以不考虑误差的分布形式，并且很容易理解和编程实现，于工程应用。便
关键词幅相误差中图法分类号
容差设计
粒子群算法文献标志码
最坏情况分析
Ｔ８０１Ｎ２．５；
Ａ
随着阵列天线在通信、达等众多领域的广泛雷
天线性能最坏情况的分析模型。通过对粒子群算法位置更新时引入扰动项和位置更新后进行边界约束，出了一种基于改提进粒子群算最坏情况的分析方法。实验结果验证了改进粒子群算法增强了摆脱局部极小点的能力。对于给定天线性能指标情况下，了获得幅相容差范围，为通过采用进退法与二分法相结合的迭代算法，出了一种阵列幅相容差范围的优化设计方给
＠
２１ＳｉＴｃ．ｎｎ．００ｃ．ｅｈＥｇｇ

一种基于混沌序列的粒子群优化算法

通过对标准粒子群算法的分析，可以发现，当某一粒子发现一个当前最优位置时，其它的粒子将迅速向其靠拢。那么如果该位置是局部最优点，该粒子群将无法继续进行搜索，为了使粒子群能够继续进行搜索，该粒子应该由一个有活力的粒子代替。因此，文中提出了一种利用混沌搜索来实现 “ 惰性”粒子重新初始化的方法，基于混沌序列具有遍历性的特点，引入混沌序列可在迭代中产生局部最优解的领域点，从而帮助惰性粒子摆脱束缚，并快速搜寻到最优解。混沌搜索是通过混沌映射迭代产生混沌序列；然后将混沌变量的值域利用载波方式映射到优化变量的取值空间。这种嵌入混沌序列的粒子群优化算法称之为ＣＳＣａｔａｉｅｗｒｐｍｚｔｎｏＰＯ（ｈｏｃｒｃａｍＯｔｉｉｉＰｔｌＳｉａｏ下面是混沌搜索的过程：
１标准的粒子群优化算法
标准Ｐ０算法是将每个备选解看作是Ｄ维搜索空间当中的一个没有体积的粒子。Ｓ其在搜索空间中以一定的速度飞行，且这个速度是根据它本身的飞行经验和同伴的飞行经验进行动态调整的，直到群体中的个
体飞行至环境适应度高的区域。
假设在Ｄ维搜索空间中有 Ⅳ个微粒组成一个微粒群，第ｉ个粒子表示其在Ｄ维搜索空间中的位置向量
权数；。非负常一重系ｃ都是和ｃ数，般取ｃｃ＝；（和ｆ取值０］两个随。：２ｔ（为在【１＝）），上的独立机数；为Ｗ
惯性权重，取质性权重ｗ由最大ｗ线性减小到最小ｗ，ｗ＝０９ｍｍ．，Ｗｉ．为总迭代次数。＝０４，ｆ
收稿日期：２１ — ４１０００ —４
作者简介：杨松铭（９７，男，浙江仙居人，硕士研究生，研究方向：１８～）智能算法，ｙｎｓｎｍｎｌ８＠ｌ３Ｃｌ。ａｇ０ｇｉｇ９７６．ｌＯｌ