混沌粒子群优化算法在阵列天线设计中的应用

"粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用 (2011年)"，这篇论文讨论了如何改进粒子群优化算法（PSO）来解决阵列天线设计中的多零点低旁瓣约束问题。研究中提出了一种结合混沌优化算法的新混合方法，以克服PSO早熟收敛和局部最优陷阱的问题。 阵列天线方向图综合是天线设计的重要部分，目标是生成具有特定零陷分布和低旁瓣水平的辐射模式。传统的PSO算法在处理这类问题时可能会遇到早熟收敛，即算法过早达到一个解决方案，而无法进一步探索全局优化空间。此外，PSO还可能陷入局部最优，导致无法找到全局最佳设计。 论文中提出的混合优化算法在种群进化停滞时引入混沌搜索机制。当算法达到一定的停滞状态，即种群最优位置不再显著变化时，算法会在最优解的邻域内进行混沌搜索，以探索更广泛的解决方案空间。混沌搜索的范围会自适应地调整，以平衡全局探索和局部细化的能力。 此外，论文中提到的新策略在更新种群最优位置的各维度时，选择不同的粒子作为学习对象，这增加了粒子间的多样性，有助于跳出局部最优。这种多样性增强的更新策略能够提高算法的全局寻优性能。 通过将这种改进后的算法应用到阵列天线方向图综合问题中，实验结果表明，新算法能够有效地生成多个零陷，同时显著抑制旁瓣，从而提高天线性能。这种方法对于复杂优化问题，特别是在有严格性能要求的阵列天线设计中，提供了一个有效的工具。 关键词：混沌理论，粒子群优化算法，天线阵列 该研究工作得到了国家自然科学基金重大项目和国家“863”计划的资助，作者王维博和冯全源分别来自西南交通大学和西华大学的电气信息学院，他们在优化算法和天线设计领域有着深入的研究。 中图分类号：TP820.1 文献标识码：A 文章编号：1001-2400(2011)03-0175-06 这篇论文提出了一种创新的混合优化算法，结合了混沌理论和粒子群优化的优势，解决了阵列天线设计中的优化难题，为天线工程提供了新的优化工具。