导读:本文包含了类电磁机制算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:频率选择表面,微带天线,类电磁机制算法,早熟收敛
类电磁机制算法论文文献综述
胡晓朋,田雨波[1]（2018）在《改进类电磁机制算法的FSS优化设计》一文中研究指出针对传统微带天线增益低的问题,利用改进的类电磁机制算法设计优化一种频率选择表面结构并加载于微带天线的辐射方向上。首先,在标准类电磁机制算法的基础上引入早熟的判断和处理机制,克服算法后期易陷入局部最优的缺陷。数值仿真结果表明,改进后的算法搜索精度得到提升,稳定性更好。然后将该算法用于优化一种双层方形频率选择表面结构,并将其加载到微带天线上方。相比普通的微带天线,新型微带天线最大辐射方向上的增益提高了3.1 dB。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年19期）
胡晓朋,田雨波,李双双,许永秀[2]（2018）在《基于分层优化类电磁机制算法的天线优化设计》一文中研究指出针对复杂的多目标天线优化设计问题,提出了基于分层优化的类电磁机制算法。在类电磁机制算法的基础上引入小波变异算子,提高算法的种群多样性,从而克服算法后期易陷入局部最优的缺陷;引入分层优化机制,运用改进后的类电磁机制算法对多目标优化设计中的多个目标函数逐个进行寻优。将上述算法应用于一款手机内置的L折迭形单极天线优化设计。仿真结果表明,优化得到的天线结构性能达到指标要求,与已有文献相比尺寸更小,说明了该算法的可行性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年09期）
胡晓朋,田雨波,许永秀,李双双[3]（2018）在《改进的类电磁机制算法及其在FIR数字滤波器中的应用》一文中研究指出为提高类电磁机制算法的优化性能,提出了一种改进的类电磁机制算法.引入早熟的判断和处理机制,对陷入早熟状态的带电粒子,迭代时以一定的概率选中进行小波变异扰动,以提高算法的种群多样性,从而克服EM算法后期易陷入局部最优的缺陷.数值仿真结果表明:改进后的算法搜索精度提升、稳定性更好.该算法用于设计FIR低通数字滤波器和带通数字滤波器取得了较为满意的结果.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
胡晓朋[4]（2017）在《类电磁机制算法及其在电磁综合问题中的应用研究》一文中研究指出类电磁机制(Electromagnetism-like mechanism,EM)算法是由S.I.Birbil和S.C.Fang于2003年提出的一种智能优化算法。其优化思想是模拟电磁场中带电粒子之间的吸引-排斥机制,寻优机制简单、收敛速度快。与其它算法相比,EM算法表现出极其强大的全局搜索能力。但是,在求解部分高维、多峰问题时,EM算法也存在收敛性差的情况,易陷入局部最优值。电磁综合问题多为模型结构复杂、目标函数非线性的多目标问题,传统的优化算法已经不能满足电磁综合问题的高求解精度和效率的要求;多目标问题通常包含多个目标函数,分别对应不同的设计指标。传统的多目标方法如加权组合法(weighted aggregation,WA)将多目标问题转化为单目标问题,但由于很难确定各分项加权系数,容易造成仅部分指标达到要求但个别指标未达到要求的情况。需要反复尝试,设置过程繁琐耗时。针对以上两个问题,本文首先对标准EM算法进行了改进,并将改进后的算法应用于两个单目标电磁综合问题;接着设计了一种基于改进EM算法解决多目标优化问题的方案,并将该方法应用于叁个多目标电磁综合问题。本文的主要工作可归纳如下:(1)简单介绍了EM算法。分别从算法的基本原理、算法描述、算法流程叁大方面对EM算法进行介绍,为后续对EM算法的改进奠定理论基础。(2)提出了一种改进的EM算法——IEM算法,引入早熟的判断和处理机制,对陷入早熟状态的带电粒子,迭代时以一定的概率选中进行小波变异。应用一般标准测试函数和高维测试函数对其进行测试分析,并将其与标准EM算法以及传统的DE算法、PSO算法进行比较。(3)研究了IEM算法用于单目标电磁综合问题。首先,应用IEM算法综合FIR数字滤波器,分别对FIR低通数字滤波器和带通数字滤波器进行综合。并将仿真结果与标准EM算法、GA算法、PSO算法的设计结果进行比较。接着,应用IEM算法综合一种双层方形频率选择表面结构,并将优化后的频率选择表面以覆层的形式加载到微带天线上,比较加载前后微带天线的方向性和增益。(4)研究了IEM算法用于多目标电磁综合问题。提出了一种适用于多目标优化问题的方法,引入分层优化机制,运用IEM算法对多目标优化设计中的多个目标函数逐个进行寻优。将该方法应用于微波器件优化设计中,分别对L折迭形单极天线、双频带缝隙天线以及双轴同轴型微波介质滤波器进行建模优化设计,并将仿真结果与现有文献的结果进行对比。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2017-12-25）
苗苗[5]（2017）在《类电磁机制算法及若干应用的研究》一文中研究指出最优化方法的研究目的是在于,当出现决策问题的时候,能够高效准确地选出最优解,并且为找到相应最优解而产生一系列的计算方法。其模型的核心在于设立初始值,并在特定范围内搜索,通过比较得出最优值。这类模型在工程实际中应用广泛。但是,随着工程实际中越来越多地采用最优化方法来解决问题,传统优化法的简单模型越来越不能满足人们的需求,从而促使学者们在该领域继续深入系统地研究,探索出一些新的智能优化算法,来解决人们遇到的日益复杂的应用问题。这类智能优化算法需要在原模型基础上进行改进,其改进的方式为内部自身改进和外部加强改进,内部改进集中在算法的简化和加强搜索区域的广泛性,外部改进在于引入其他先进算法改进目前算法,或者引入外力使搜索效率更高。本论文首先介绍了一些常见的现代优化算法,详细说明了它们的概念以及计算方法,然后重点研究了其中的一种优化方法——类电磁机制算法,它是在2003年由S.I.Birbil和S.C.FANG两位科学家提出的。类电磁机制算法是仿照电磁场中带电粒子之间受到的吸引排斥原理产生的,粒子在吸引力、排斥力的共同作用下,能使粒子朝着合力的方向移动,通过多次的迭代运算得到问题的全局最优解。类电磁机制算法是全局最优值的无约束算法的重要代表之一,有进一步深入研究的意义。本文首先分析了该算法的传统模型,和传统模型对应的计算步骤,以及传统模型在解决复杂问题时表现不佳等问题,然后在此基础上提出了两种改进的类电磁机制算法——基于归一化和自适应移动算子的类电磁机制算法,和加强类电磁机制算法。基于归一化和自适应移动算子的类电磁机制算法:首先是对类电磁机制算法搜索策略的改进,引入混沌方法来替换原有的随机线性搜索算法,使得类电磁机制算法避免过早地陷入局部最优,从而能够更加高效准确地找到问题的最佳解。其次引入了一个自适应移动算子,用它在迭代计算中更新现有粒子,并在更新公式中加入影响遗传变异的因子,通过UCI数据库中的函数验证了改进后的类电磁机制算法的有效性,它可以使得粒子能更精确、更快地朝着全局最优目标值移动。论文也创造性地引入其他算法去改进类电磁机制算法,形成新的加强的类电磁机制算法。其核心在于,引入差分进化算法,并突出其种群个体的合作与竞争模式。同时改进类电磁机制算法的合力部分,给予粒子扰力,使其在指定和忽略区域都有搜索,从而达到最优。把差分进化算法和改进合力后的类电磁机制算法相互融合,突出两者优势,并在混沌系统中的控制和同步两个方面证明,确定了其创造性地达到最优值。改进后的算法较传统算法模型和一般的改进算法收敛速度更快,解的精度更高,无论是一般的有界变量的函数,还是一些不可微的、高维度、多峰值甚至是病态的函数,它都有很好的应用效果。同时,为了体现它的工程应用价值,论文选取了类电磁机制算法在模拟电路故障诊断和组合优化线性分类方法中的两个应用实例。在模拟电路故障诊断中,类电磁机制算法优化了神经网络,增强了分类效果,显着地提高了故障诊断的准确率;并且把改进的类电磁机制算法应用在组合优化线性分类中,使得线性分类方法的准确性显着地提高,甚至可以解决一些其它算法无法进行分类的复杂问题。由此充分证明了,作为一种全局优化算法的类电磁机制算法在实际工程应用中的可行性和优越性,具有进一步深入研究的意义。类电磁机制算法在实际工程中的应用具有进一步深入研究的价值,后面将继续探索研究该算法的工程应用,或者结合其它混合算法,进一步提高解的精度和收敛速度,为将来解决更广泛更复杂的实际应用问题奠定一定的研究基础。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-03-01）
熊桂全[6]（2017）在《基于改进类电磁机制算法的协调控制系统优化》一文中研究指出协调控制系统是单元机组的重要组成部分,它的存在有效地保证了单元机组安全、稳定、经济的运行。电网要求单元机组不仅能快速响应负荷变化,而且要保证机组在变负荷过程中机组的主要运行参数相对稳定,这一动态调节过程能否如期实现不仅仅取决于单元机组锅炉、汽机和主要辅机的正常投运,更取决于单元机组协调控制系统控制策略的设计和控制器参数的选取。因此,深入研究单元机组协调控制系统,在协调控制系统中应用新的智能控制算法,对现有的协调控制系统进行优化,提高协调控制系统的控制品质。这不仅能够促进相关科学的快速发展,而且具有极高的应用价值和理论意义。类电磁机制算法是一种新兴的全局智能优化算法,该算法的搜索机制是基于对真空中带电粒子间的相互作用现象的模拟,可行域中的每一个样本点(粒子)在合力的作用下进行位置更新。本文在深入研究类电磁机制算法的基础上,围绕经典类电磁机制算法的不足之处进行反复试验改进,特别是算法初始样本点分布不均匀、局部搜索算法易陷入局部最优、粒子电荷量和合力计算公式冗杂、粒子更新自适应能力不足等方面,分别提出了相应的改进策略,通过标准函数测试证明了改进类电磁机制算法的有效性和可行性。最后针对单元机组协调控制系统优化的特点,提出对单元机组协调控制系统锅炉主控、汽机主控逐一优化的方案,这样就能够极大地降低优化问题的复杂度。仿真结果表明:改进类电磁机制算法和特定目标函数的有机结合能够在单元机组机炉协调控制系统优化问题中取得较为满意的优化效果,为现场运行人员进行协调控制提供了重要的数据参考。(本文来源于《华北电力大学》期刊2017-03-01）
刘静宜,薛翠平,秦浩玮[7]（2016）在《板材轧制过程中设定初始速度场的类电磁机制算法》一文中研究指出采用Newton-Raphson(NR)算法求解有限元离散化后形成的非线性方程组时,初速度场的设定对迭代过程能否收敛或收敛时的迭代次数都有重要影响,设定初速度场是技巧性很强的工作。本文提出设定板材轧制过程中初始速度场的类电磁机制(EM)算法,首先将能耗率泛函表达为节点速度的函数,然后采用随机策略产生一组可行速度场(对应一群带电粒子),最后根据粒子对应的能耗率泛函目标值来确定粒子间的吸引与排斥机制,按照一定的准则使得粒子朝最优解方向移动。数值实验结果显示,类电磁机制算法能为NR算法提供可快速收敛的初始速度场。(本文来源于《科技风》期刊2016年12期）
庄飚,罗再磊,何学明,苗燕楠[8]（2015）在《改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用》一文中研究指出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。(本文来源于《中国科技论文》期刊2015年08期）
尹华一,朱顺痣,刘利钊[9]（2015）在《嵌入单纯形法的混合类电磁机制算法》一文中研究指出针对类电磁机制算法存在局部搜索能力差的问题,提出一种基于单纯形法的混合类电磁机制算法。该混合算法首先利用反向学习策略构造初始种群以保证粒子均匀分布在搜索空间中。利用单纯形法对最优粒子进行局部搜索,增强了算法在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度。四个基准测试函数的仿真实验结果表明,该算法具有更好的寻优性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年10期）
陈世明,袁军锋,陈小玲,方华京[10]（2015）在《基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法》一文中研究指出针对FastSLAM2.0算法粒子退化和粒子耗尽的问题,提出一种基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法.该算法用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)替代拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)估计后验位姿提议分布减少模型线性化误差,提高采样粒子的质量;在重采样中模拟电磁场中带电粒子之间吸引排斥机制,把采样粒子看成带一定电荷量的电子,通过类电磁吸引力驱动粒子集朝高似然区域移动,使之较快分布在机器人真实位姿附近.缓解粒子退化问题,同时,通过类电磁排斥力驱使粒子在移动过程中保持一定距离,保证了粒子多样性.仿真结果表明了该算法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2015年01期）
类电磁机制算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对复杂的多目标天线优化设计问题,提出了基于分层优化的类电磁机制算法。在类电磁机制算法的基础上引入小波变异算子,提高算法的种群多样性,从而克服算法后期易陷入局部最优的缺陷;引入分层优化机制,运用改进后的类电磁机制算法对多目标优化设计中的多个目标函数逐个进行寻优。将上述算法应用于一款手机内置的L折迭形单极天线优化设计。仿真结果表明,优化得到的天线结构性能达到指标要求,与已有文献相比尺寸更小,说明了该算法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
类电磁机制算法论文参考文献
[1].胡晓朋,田雨波.改进类电磁机制算法的FSS优化设计[J].现代电子技术.2018
[2].胡晓朋,田雨波,李双双,许永秀.基于分层优化类电磁机制算法的天线优化设计[J].计算机仿真.2018
[3].胡晓朋,田雨波,许永秀,李双双.改进的类电磁机制算法及其在FIR数字滤波器中的应用[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2018
[4].胡晓朋.类电磁机制算法及其在电磁综合问题中的应用研究[D].江苏科技大学.2017
[5].苗苗.类电磁机制算法及若干应用的研究[D].西安电子科技大学.2017
[6].熊桂全.基于改进类电磁机制算法的协调控制系统优化[D].华北电力大学.2017
[7].刘静宜,薛翠平,秦浩玮.板材轧制过程中设定初始速度场的类电磁机制算法[J].科技风.2016
[8].庄飚,罗再磊,何学明,苗燕楠.改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用[J].中国科技论文.2015
[9].尹华一,朱顺痣,刘利钊.嵌入单纯形法的混合类电磁机制算法[J].计算机工程与应用.2015
[10].陈世明,袁军锋,陈小玲,方华京.基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法[J].控制理论与应用.2015