基于代理模型法和差分进化算法的天线优化设计

基于代理模型法和差分进化算法的天线优化设计
天线优化设计经常用到的一种方法是基于代理模型的差分进化（DEA）算法，其历史
可以追溯到1960年由Rainer Storn和David Price在欧洲创立的Differential Evolution Algorithm一书。

这种算法在当今的复杂和散乱的系统中非常有用，可以快速
有效地求解最优解，以便达到业务需求。

DEA算法适用于无聚类的多模态优化任务，其中使用一种高效的搜索策略，可以快速
准确地找到最优解。

它不会受到局部最优解的限制，而且有能力适应各种不同的算法参数。

在这种情况下，天线优化设计可以借助DEA算法的特性来实现。

DEA算法的主要技术有三个部分：变异，交叉和选择。

首先，它通过变异将原始的天
线参数转换为一组变异参数，以创建新的表达式。

然后，将原始参数与变异参数合并进行
交叉，以形成新的表达式。

但这种交叉过程可能会产生负数值，所以需要对负数值进行约
束处理，从而确保最终结果达到期望。

最后，DEA算法会根据目标函数值选择最佳参数，
并进行后续优化，以期望得到最优的解决方案。

因此，基于代理模型的差分进化算法可以有效地应用于天线优化设计，它可以帮助设
计师高效地获得更好的设计解决方案。

差分进化算法是一种快速，可靠和有效的算法，可
以应用于复杂优化问题，从而能够提供有效的结果。