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⛄ 内容介绍
随着电子信息技术的发展,电磁吸波材料在武器隐身,辐射防护和太赫兹成像等领域有着广泛的应用前景.然而加工工艺的提升和新型材料制备技术的出现,传统吸波材料的性能已不能满足目前的需求,对吸波材料的厚度,吸波能力,带宽和制备难易度有了更高的要求.超材料是一种人工复合结构,它具有一些特殊的电磁特性,自左手材料被实现,超材料便被学者们广泛关注,应用.利用超材料实现"完美吸波体"之后又有学者设计出宽入射角和极化不敏感超材料吸波结构,可见超材料独特的电磁特性可被应用于吸波材料领域.借助灰狼算法,可以快速获得多层吸波材料厚度的最优值,实现最佳的吸波性能.
⛄ 部分代码
%%--------------灰狼优化算法----------------------%%
%% 输入：
% pop:种群数量，灰狼个数
% dim:每只灰狼的维度
% ub:为每只灰狼维度的变量上边界，维度为[1,dim];
% lb:为每只灰狼维度的变量下边界，维度为[1,dim];
% fobj:为适应度函数接口
% maxIter: 算法的最大迭代次数，用于控制算法的停止。
%% 输出：
% Best_Pos：灰狼算法找到的最优位置，x的最佳取值
% Best_fitness: 最优位置对应的适应度值
% IterCure: 用于记录每次迭代的最佳适应度，即后续用来绘制迭代曲线。
%%while循环迭代
function [Best_Pos,Best_fitness,IterCurve]=GWO(pop,dim,ub,lb,fobj,maxIter)
% 定义Alpha，Beta，Delta三匹狼
Alpha_pos=zeros(1,dim); %定义Alpha狼初始位置
Alpha_score=inf; %定义Alpha狼初始位置对应的最优适应度值；inf表示求解最小值问题
Beta_pos=zeros(1,dim); %定义Beta狼初始位置
Beta_score=inf; %定义Beta狼初始位置对应的最优适应度值；inf表示求解最小值问题
Delta_pos=zeros(1,dim); %定义Delta狼初始位置
Delta_score=inf; %定义Delta狼初始位置对应的最优适应度值；inf表示求解最小值问题
%初始化种群位置
Positions=initialization(pop,ub,lb,dim);
%记录迭代状况
IterCurve=zeros(1,maxIter);
t=0;% Loop counter 迭代次数初始为0
% Main loop
while t<maxIter
for i=1:size(Positions,1) %给种群个体进行编号
% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space 边界检查
Flag4ub=Positions(i,:)>ub; %若某个种群个体超出上边界
Flag4lb=Positions(i,:)<lb; %若某个种群个体超出下边界
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; %将种群个体限制在约束边界之内
% 计算每个种群个体的适应度值
fitness=fobj(Positions(i,:));
% 更新Alpha, Beta, Delta
if fitness<Alpha_score
Alpha_score=fitness; % 更新alpha
Alpha_pos=Positions(i,:);
end
if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score
Beta_score=fitness; % 更新beta
Beta_pos=Positions(i,:);
end
if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score
Delta_score=fitness; % 更新delta
Delta_pos=Positions(i,:);
end
end
a=2-t*((2)/maxIter); % a 迭代步长因子 从2线性减小到0
% 更新种群位置
for i=1:size(Positions,1)
for j=1:size(Positions,2)
%% 根据Alpha狼更新位置
r1=rand(); %[0,1]随机数
r2=rand(); % [0,1]随机数
A1=2*a*r1-a; % 计算A1
C1=2*r2; % 计算C1
D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % 计算距离Alpha的距离
X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; %位置更新
%% 根据Beta狼更新位置
r1=rand();%[0,1]随机数
r2=rand();%[0,1]随机数
A2=2*a*r1-a;% 计算A2
C2=2*r2; % 计算C2
D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % 计算距离Beta的距离
X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; %位置更新
%% 根据Delta狼更新位置
r1=rand();%[0,1]随机数
r2=rand();%[0,1]随机数
A3=2*a*r1-a; % 计算A3
C3=2*r2; % 计算C3
D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % 计算距离Delta的距离
X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; %位置更新
%更新位置
Positions(i,j)=(X1+X2+X3)/3;
end
%越界检查
Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
Best_Pos = Alpha_pos;
Best_fitness = Alpha_score;
end
t=t+1;
IterCurve(t)=Alpha_score;
display(['灰狼算法找到的最优位置 : ', num2str(Best_Pos)]);
display(['最优位置对应的适应度值 : ', num2str(Best_fitness)]);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]周昊天. 基于改进简化PSO的吸波材料优化设计研究[D]. 江苏科技大学.
[2]尹庆标. 基于智能优化算法的微波吸波材料结构设计研究[D]. 南京邮电大学, 2013.
[3]刘鹤勇. 基于PSO的吸波材料优化设计及有孔矩形腔屏蔽效能分析[D]. 北京邮电大学, 2010.
