Volterra级数增强遗传算法提升谐波平衡仿真效率

本文主要探讨了在非线性电路分析中，如何解决遗传算法在谐波平衡仿真过程中遇到的问题，即随机性大、迭代过程缓慢以及局部搜索能力较弱。研究者提出了一种基于Volterra级数改进的混合遗传算法，旨在提高模拟的精度和收敛速度。 Volterra级数是一种数学工具，它在信号处理和控制系统中有着广泛的应用，特别是在处理非线性系统动态行为时，其记忆特性有助于捕捉输入与输出之间的复杂关系。作者将Volterra级数用于估计谐波平衡的频域初始值，这一步骤减少了随机性的影响，因为它依赖于系统的固有规律而非随机选择。 混合遗传算法则结合了全局优化和局部优化的优点。遗传算法以其全局寻优能力著名，而拟牛顿算法则在局部优化上表现出色。通过先用遗传算法进行全局搜索找到一个接近最优解的区域，然后引入拟牛顿算法进行精细化调整，这种方法能够有效地提高算法的效率和精度。 在具体应用到MRF281谐波平衡仿真中，这种改进的混合遗传算法显示出显著的优势。与传统遗传算法相比，迭代次数减少了大约40%，这意味着更快的计算速度和更少的计算资源消耗。此外，仿真结果与实测数据的拟合度提高，表明了算法的有效性和准确性。 作者团队包括孙丹平、南敬昌和高明明，他们分别来自辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，研究领域涵盖了射频微波非线性分析、射频电路与器件、多媒体信息编码以及通信系统仿真等多个方面。他们的研究成果对于理解和解决非线性电路的谐波平衡问题具有重要的学术价值和实践意义，也为相关领域的研究人员提供了新的优化策略和技术参考。