基于Kriging模型天線優(yōu)化設計
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傳統(tǒng)的天線優(yōu)化設計需要對大量的參數(shù)組合進行電磁仿真后才能得到最優(yōu)結果，使得天線高維優(yōu)化設計效率普遍較低。針對該問題，使用在參數(shù)空間均勻分布的少量樣本及其仿真結果構建初始Kriging模型，優(yōu)化循環(huán)中每代種群由高適應度個體和高離散性個體組成，依據(jù)Kriging模型預測的個體響應和不確定性，對進化后的下一代種群進行篩選，選擇最優(yōu)個體執(zhí)行電磁仿真并更新Kriging模型。利用此方法優(yōu)化一個6變量E形天線的工作頻點，相比同類優(yōu)化算法，所需的電磁仿真次數(shù)可減少80%左右。
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