混合遗传算法与Volterra级数结合在谐波平衡优化中的应用

"基于Volterra级数改进的混合遗传算法在谐波平衡中的应用 (2014年)，本文提出了一种改进的混合遗传算法，用于解决遗传算法在谐波平衡仿真中的问题，如随机性大、迭代过程慢和局部搜索能力弱。该算法结合Volterra级数、拟牛顿算法和遗传算法，利用Volterra级数的记忆特性来估计频域初始值，遗传算法进行全局优化，最后用拟牛顿算法进行局部优化。在MRF281的谐波平衡仿真中，该方法比传统遗传算法减少了40%的迭代次数，且仿真结果与实测数据吻合度较高。" 本文是一篇工程技术领域的论文，研究重点在于提高非线性电路分析的效率和准确性。Volterra级数是信号处理和系统理论中的一个重要概念，它能描述非线性系统的动态行为。在本文中，Volterra级数被用来估计谐波平衡中的频域初始值，利用其记忆特性可以提供更准确的初始条件，从而改善后续优化过程。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的全局优化方法，但其随机性和容易陷入局部最优的问题限制了其在某些复杂问题上的性能。为了克服这些局限，作者引入了拟牛顿算法。拟牛顿算法是一种优化方法，能够有效地进行局部搜索，通过迭代更新近似Hessian矩阵来加速收敛速度。在这种改进的混合遗传算法中，遗传算法首先进行全局搜索，找到可能的解空间，然后拟牛顿算法进一步精细化这些解，使得最终结果更加精确。 在MRF281的谐波平衡仿真实验中，这种改进算法的优越性得到了验证。与纯遗传算法相比，不仅迭代次数显著减少，而且仿真结果与实际测量数据的匹配度更高，这意味着算法的精度和收敛速度都得到了显著提升。这表明该混合遗传算法在非线性电路分析中具有较高的实用价值，尤其适用于需要兼顾全局优化和局部优化的复杂问题。 关键词涉及Volterra级数、混合遗传算法、拟牛顿法、非线性电路和谐波平衡，表明论文的核心内容围绕这些技术展开，旨在提升非线性电路分析的效率和准确性。论文的中图分类号和文献标志码分别对应于电子与信息工程和科技论文，doi标识符则提供了该论文的在线可获取途径。 该研究通过集成Volterra级数和两种优化算法，成功提升了非线性电路分析的效率，对于从事射频微波非线性分析、通信系统仿真以及无线通信研究的工程师和学者来说，这是一个有价值的技术改进。