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⛄ 内容介绍
粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性,不可微和多峰值的复杂问题.本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景.
⛄ 部分代码
tic;
% Initializations
pBestScore=zeros(N);
pBest=zeros(N,D);
gBest=zeros(1,D);
cg_curve=zeros(1,Max_iter);
%%%%%%%%%%%%% 生成初始种群 %%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%0为没有阵元，1 为有阵元%%%%%%
pos = randn(N,D);
[~,Index] = sort(pos);
pos = zeros(N,D);
for i = 1:N
pos(i,Index(end-N+1:end,i)) = 1;
end
vel=rand(N,D)*2*Vmax-Vmax;
for i=1:N
pBestScore(i)=inf;
end
% Initialize gBestScore for a minimization problem
gBestScore=-inf;
for l=1:Max_iter
for i=1:size(pos,1)
%Calculate objective function for each particle
fitness=fobj(pos(i,:));
if(pBestScore(i)<fitness)
pBestScore(i)=fitness;
pBest(i,:)=pos(i,:);
end
if(gBestScore<fitness)
gBestScore=fitness;
gBest=pos(i,:);
end
end
%Update the W of PSO
w=wMax-l*((wMax-wMin)/Max_iter);
%Update the Velocity and Position of particles
for i=1:size(pos,1)
for j=1:size(pos,2)
vel(i,j)=w*vel(i,j)+c1*rand()*(pBest(i,j)-pos(i,j))+c2*rand()*(gBest(j)-pos(i,j));
if(vel(i,j)>Vmax) || (vel(i,j)<-Vmax)
vel(i,j)=rand*2*Vmax-Vmax;
end
vx(i,j)=1./(1+exp(-vel(i,j)));
if vx(i,j)>rand
pos(i,j)=1;
else
pos(i,j)=0;
end
end
end
cg_curve(l)=gBestScore;
[l gBestScore]
end
toc;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 贾云峰, 尚进, 魏嘉利,等. 一种基于粒子群算法的全频段上的天线布局优化:, 2018.
[2] 路青青. 夹具零部件的强度自动校验及装夹布局优化技术[D]. 山东大学, 2012.
[3] 贾邦婕. 基于粒子群算法的天线优化研究[D]. 云南大学, 2015.
[4] 赖毅辉, 陈锐, 宁星. 基于多目标粒子群优化算法的舰船天线布局优化[J]. 仪表技术, 2021(3):4.
[5] 齐美清, 汪伟, 金谋平. 基于粒子群算法的天线阵方向图优化[J]. 雷达科学与技术, 2008, 6(3):4.
