[发明专利]一种基于NSGA-Ⅱ的微波窗快速优化设计方法有效

专利信息
申请号: 201610948622.6 申请日: 2016-10-26
公开(公告)号: CN106503359B 公开(公告)日: 2019-05-10
发明(设计)人: 朱小芳;巩进杰;胡权;胡玉禄;杨中海;李斌 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 闫树平
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于微波电真空领域微波窗的模拟设计与优化技术领域,具体涉及一种基于NSGA‑Ⅱ的微波窗快速优化设计方法。本发明结合模式匹配法与NSGA‑Ⅱ,并根据微波窗的性能要求,提出了两个特有的互不矛盾,相互协调的目标优化函数,充分发挥了GA算法优胜劣汰的机制,保证算法逼近全局最优解,以实现各类微波窗的快速优化设计。本发明的有益效果是:实现各类微波窗的快速优化设计,解决了微波窗设计过程中采用纯数值电磁仿真软件存在的耗时长、计算机资源消耗大的问题,以及采用模式匹配法结合传统单目标优化GA算法不能满足微波窗宽频带的要求的局限。同时,本发明也适用于其他宽带微波器件的优化设计。
搜索关键词: 一种 基于 nsga 微波 快速 优化 设计 方法
【主权项】:
1.一种基于NSGA‑Ⅱ的微波窗快速优化设计方法,包括以下步骤:S1、初始化微波窗结构参数,确定优化参数及其范围,设定模式匹配法计算相关参数:在对确定微波窗结构进行优化计算时,首先初始化微波窗结构参数,同时确定优化参数以及每个优化参数的范围,优化参数构成式1中决策向量X;给出模式匹配法计算所需的微波窗工作频率范围[fmin,fmax],频率采样步长Δf和模式数m;S2、设定NSGA‑Ⅱ算法参数:设定NSGA‑Ⅱ算法参数包括设定种群数目N、最大进化代数M、交叉率Pc和变异率Pm,设置变量s记录迭代次数,即遗传算法基本参数;然后再结合S1,NSGA‑Ⅱ算法将在给定的优化参数范围内随机产生N组决策向量x的集合,将其记为P={xk|k=1,2,…,N},其中xk=[x1,x2,…,xv]T,v表示所要优化的参数数目;S3、确定目标函数:根据电压驻波比VSWR的定义其中,ΓL是器件端口反射系数,选择第一个目标函数为g1式中,fmin,fmax,fi同式1,表示采样频点fi对应的电压驻波比;该目标函数使得在频带范围内,各个采样点对应电压驻波比之和具有最小值;为了保证带宽,在第一个目标函数的基础上,增加第二个目标函数g2其中,fmin,fmax,fi同式1,定义为式5中1<C≤1.1,当某一频点fi对应电压驻波比大于给定阈值时,取值为1,反之,取值为0;目标函数g2使得在采样频点内VSWR超过阈值的频点数目最少;取目标函数g2的阈值为Q0,0.2Q<Q0<Q,Q即采样频点数目;S4、并行调用模式匹配法计算集合P中N组决策向量的目标函数值:NSGA‑2算法调用模式匹配法计算集合P中每个决策向量的目标函数值时,将此过程并行化处理,其中x的下标i1、i2、i3、i4、i5、i6表示并行处理时对集合P中x的分组边界序号;S5、根据S4的结果,取当前集合P中的最优解,判断其对应的目标函数值g2是否小于等于Q0;若是,输出结果,结束;若否,进一步判断NSGA‑II算法是否迭代到指定次数,若达到,结束当前迭代,调整优化参数范围,或增加迭代次数,重复S1‑S5,直到找到满足要求的解为止;若未迭代到指定次数,NSGA‑II算法对集合P执行遗传操作,形成新的优化参数集合P',令P=P',转到S4,重复执行S4、S5。
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