优势现实应用中的发展智能天线的优点演化天线可演化天线简介可演化天线的设计第二章演化算法概述遗传算法概念与发展史演化算法的些概念及其与遗传算法的比较遗传算法的概念简介演化算法提出演化算法特性演化算法的原理和方法演化算法与最优化演化算法的般框架第三章天线设计关于演化天线演化天线的设计天线模型设计的想法基于演化天线算法简单天线的错略研究天线的需求分支适应值函数无分支无分支介绍适应值函数第四章演化天线的结果与分析与的软件简介演化天线的仿真及比较结果分析第五章些想法与建议遗传算法中参数的基本建议演化天线新认识致谢参考文献年月中国地质大学武汉本科生毕业论文王青玉第章绪论天线的发展历史天线的另个名称，叫做，所谓就是指条条用来发射或接收无线电讯号的长导线当然这是指高科技人员在还没将它们发扬光大，并称它们为天线之前的情况。群无线电盘古开天的无线电家们，经常利用各种导线来测试他们所发明或改良的无线电机器，般情况下是噪声横飞，更惨的是导线融化，再不然呢就是真空管烧了大堆，或者是保险丝烧了大片。在探索家们的不断试验之后，手工天线出现在人们的生活中，但是随着时代的进步手工天线的些缺点也显露出来。手工天线设计−耗费时间，劳动强度大−不能太复杂，性能不尽人意−需要经验丰富的天线专家为适应现代通信设备的需求，天线的研发主要朝几个方面进行，即减小尺寸宽带和多波段工作智能方向图控制。随着电子设备集成度的提高，通信设备的体积也越来越小，这时天线对于整个设备就显的过大，这就需要天线减小自身尺寸。然而，在不明显影响天线的增益和效率的同时减小天线的尺寸却是项艰巨的工作。电子设备集成度提高，经常需要个天线在较宽的频率范围内来支持两个或更多的无线服务，宽带和多波段天线能满足这样的需要。天线发展到今天，天线的设计要通过电磁学理论进行设计，通过数学建模的方式对天线方程进行运算，然后运用软件进行仿真，使设计出来的天线更加精密。这也是天线演化到今天的个必然。基于演化天线算法简单天线的错略研究智能天线的概念智能天线概念的提出从年出现第台移动电话以来,移动通信已经历了世纪年代初贝尔实验室提出的蜂窝结构年代初以模拟技术为技术特征的第代移动通信的发展和年代初以数字技术为主要特征的第二代移动通演化策略有很多弊端，如有时收敛不到全局最优解效率较低等。它的改进是增加种群内个体的数量，从而演化为演化策略。此时种群内含有个个体，随机地选取个个体进行变异，然后取代种群中最差的个体。演化策略与演化策略的相似之处是每次只产生个后代。为了进步提高效率，后来又发展为演化策略和，演化策略，并且引进了重组操作，即由两个个体按类似杂交的方式生成个个体。演化策略采用变异和重组操作，根据种群内的个个体产生个最优者。，演化策略则是在新产生的个个体中选取个最优者。演化算法特性为了求解各种优化问题，人们已经发展了各种各样的优化算法，这些算法都有自己的长处，都有自己的使用范围，也都有自身的弱点。同其它算法相比演化算法主要特性如下自适应性。演化算法的智能性包含自组织自适应自学习。应用演化算法求解问题时，在确定了编码方案适应值函数和遗传算子后，算法将利用演化过程中获得的信息自适应搜索。并行性。演化算法的性质决定了其本质的高度并行性，表现在两个方面。是演化计算形式上简单明了，算法本身非常适合大规模并行计算，最简单的并行方式是让各处理机各自地进行种群的演化，在演化过程中各处理机之间可以进行协调合作，最后从所有处理机的所有种群中选择个或多个最佳解二是演化计算的隐式并行性，由于演化计算采用种群的方式组织搜索，从而它可以同时搜索解空间内的多个不同区域。全局优化。演化算法的搜索过程是从群初始点开始搜索，这种机制意味着搜索过程可以有效地跳出局部极值点。当采用有效的群体多样性时，算法可以将局部搜索和全局搜索协调起来，使得找到问题最优解的概率大大提高。随机性。演化算法中的选择交叉和变异操作都带有定的随机性，而不是确定的精确规则。它采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解逼近的原则，交叉体现了最优解的产生原则，变异体现了全局最优解的复盖原则。采用概率的变迁规则来指导搜索方向。普适性。由于演化算法使用基于目标函数的评价信息，并不需要问题导数等与问题直接相关的信息，只需适应值和串编码等通用信息，故几乎可处理任何问题。这特点使其成为具有良好通用性和可规模化的优化算法。鲁棒性。演化算法具有很强的鲁棒性，即在噪声存在的情况下，对同问题的年月中国地质大学武汉本科生毕业论文王青玉多次求解中得到的结果是相近的。演化算法的原理和方法演化算法与最优化所谓最优化问题，就是在满足定的约束条件下，寻找组参数值，以使些最优性度量得到满足，即使系统的些性能指标达到最大或最小。最优化问题根据其目标函数约束函数的性质以及优化变量的取值等可以分为许多类型，每种类型的最优化问题根据其性质的不同都有其特定的求解方法。不失般性，设所考虑的最优化问题为∈,其中，为目标函数，为约束函数，为约束域，为维优化变量。通常最大化问题很容易转化为最小化问题，对于的约束和等式约束也可转化为的约束，所以式所描述的最优化问题不失般性。最优化问题的应用涉及工业社会经济管理等各个领域，很多实际问题进行数学建模后，可抽象为个数值函数的优化问题。对于这样类优化问题，通常按照搜索机制的不同可以将优化算法分为三类经典算法。如牛顿法单纯形法共轭方向法最速下降法和罚函数法等等，这类传统的算法在实际中得到了充分的应用，并且仍然在应用数学计算机科学及工程应用中发挥着重要的作用。但这些传统的优化方法存在些缺点，它们往往只能求出优化问题的局部最优解，因为这些算法总是求得最近的个极值点，只有能够给出很好的初始点才有可能得出所需要的全局最优解。智能算法。这类方法的思想主要来自于自然界，如神经网络模拟退火禁忌搜索和演化算法等。这类算法般都是非确定性算法，它们对目标函数要求低容易实现稳定性好，适合于大规模非线性多峰多态函数含离散变量的全局优化问题，在求解速度和质量上远远超过经典算法，因而是类高效近似算法。混合算法。将智能算法与经典算法相结合来构造些高效的新的混合算法也是目前解决优化问题的个方向，如将演化算法与传统的基于问题知识的启发式搜索技术相结合构成基于演化算法的混合搜索算法，综合了演化算法的全局搜索性和启发式方法基于演化天线算法简单天线的错略研究的局部优化快速收敛性的优点，这种混合策略可以从根本上提高演化算法的计算性能。演化算法的般框架面给出求解优化问题的般框架。设适应度函数为，表示包含附加的搜索状态信息通常是需要自适应调整的策略参数，可以为空的适当的表示空间。在演化算法中，搜索群体中的任个体,均是笛卡儿集中的个元素，其中，∈,∈。个体,的适应值由优化变量的适应值给出。表示父代群体的大小，表示子代群体的大小。将演化过程中第代的群体记为，则用演化算法求解问题的过程如图所示图演化算法的般框架年月中国地质大学武汉本科生毕业论文王青玉第三章天线设计关于演化天线天线设计应用于通信雷达和远程感应系统的范围是巨大的，而且对于高性能及定制天线的需求也在增加。当前人工进行设计和优化天线的办法费时费力，限制了设计的复杂性，增加时间和成本的支出，需要天线工程师具有大量的天线领域的知识。设计师现在借助局部优化技术，但是仍然需要接近最终设计的最初设想。演化算法例如,不需要个最初设想，并且要求工程师提供的设计参数的数量也可以非常少量。演化算法可以做到这些，因为已经证实了它们有能力去搜索广大的未知的设计空间。研究者在世纪年代早期就研究了演化天线的设计和优化例如，并且该领域近年来随着计算机速度的增加和电磁学仿真器的改良，正在发展壮大。许多天线类型被研究，包括线天线天线阵列螺旋天线。此外，将天线作为进行演化的能力，即考虑周遭建筑物的演化，开辟了新下设计可能性。由于电磁的相互作用的复杂性，这样的方法对于个天线设计师而言是非常困难的，但是却非常容易加入到演化技术中去。演化天线的设计天线模型设计的想法电信号波辐射空间波信号天线接收转换为电信号天线通俗的说，就是个变换器基于演化天线算法简单天线的错略研究把电信号转换成波辐射到空间接收空间波信号并转换成电信号电磁波传播的方向上放对称振子天线设计的目标就是能够最大限度的接受到最强的信号，同时在形体上更小巧而且美观。使得设计出来的天线性能更加良好稳定，功能呢个更加全面，携带更加方便。自然界中有着很多的食物和现象，这些在上千万年的进化中得到完善。我们可以对这些自然给予的进行研究和设计，或许能得到意想不到的效果。下边是我对天线设计的几个想法天线分支的所有尾点在个球面上可以达到接受最大的空间信号的目的。由于些卫星天线和电视天线是要调方向的。球状体避免了这点。我们可以用下边的模型进行想像和设计。如图甲醛的空间模型和图自然界中的球状闪电。可以设计天线分支的所有尾点在个球面上。图以甲醛空间结构为模型图自然界的球状闪电图是现在市场上常见的卫星接收转被。凹面球状体反射聚焦天线最大限度增强信号强度，这也是我们在设计天线的时候可以模仿的地方。图现有的卫星接收器蜘蛛的启发自然界中我们经常看见忙碌的蜘蛛，个精致的蛛网里它们坐镇中心，看着悠闲自在。但是他们却能最及时最精确的接收到蛛网里任何处的信号。如图和图我们可以通过仿生学，在设计天线结构的时候把蜘蛛的形态考虑进去。年月中国地质大学武汉本科生毕业论文王青玉这样或许设计出来的天线有着意想不到的效果。经过长期观察，蜘蛛长时间保持相同姿势。八条长腿几乎均匀的分布在蛛网的八个方向上，大约成度。自然的进化使得它这样的姿势最有利于接受蛛网上的信号。图寝室角的长腿蜘蛛图蜘蛛捕食电脑仿