1、，是，之间均匀分布的随机数。经学习生成的候选成员可能有部分万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章团队进步算法及其改进分量越出变量边界，如果越界，则取其边界值。探索行为如果新生成员选择探索行为，则对其个各能力因素，作随机改变，用探索强度逐步缩小改变范围，精英组和普通组探索强度分别记为和，探索强度最初可到达搜索空间的边界，可选取当前迭代次数的函数式中，是当前迭代次数，是算法的最大迭代次数，是区间，之间均匀分布的随机数分别对应精英组和普通组的收缩指数，其中，，这样还可减少个算法参数。新生成员进行探索行为，可用式表示当当，式中，为，二值随机数，下标表示随机数和对不同的能力因素，分别生成。成员更新候选成员能否进入。

2、发提出了遗传算法标志着现代智能优化算法的诞生。随后，诸多科学工作者开始深入研究这种算法的理论基础及收敛机制。智能优化算法不需要问题的全部特征，也无须利用导数等其他辅助信息，仅使用目标函数，依靠自学习，自组织，自适应的能力，在进化过程中自行组织搜索，适用于各种复杂优化问题的通用随机搜索算法。智能优化算法作为类求解最优化问题的高效优化算法，其原理简单，鲁棒性强，全局寻优的成功率高，成为科学研究和工程领域解决多极值优化问题的有效工具，受到广大科研工作者的青睐。经典的智能优化算法还有模仿鸟群或鱼群觅食规律的粒子群算法，模仿个体间竞争合作关系的差分进化算法，等。近些年，计算机技术的飞速发展又给智能优化算法的研究和应用注入了新的活力，机器的运算速度不再是制约智能优化算法发展的主要因素。智能优化算法现已。

3、的随机整数是，新生成员从普通组产生与之类似的随机整数是，学习行为新生成员仅对小组成员能力因素的继承，要更新新生成员的能力因素使之成为候选成员还需经过次学习或探索行为。学习行为由学习概率控制，取，之间的均匀分布随机数，若，则新生成员执行次学习，否则执行次探索。学习概率般在之间。学习的参照目标称之为学习样板，精英组学习样板和普通组学习样板分别取决于所在小组成员能力因素的平均值，如式所示精英组成员评价值较优，故出自普通组的新生成员应参照精英组样板到的方向学习，经学习成为候选成员，如式所示普通组成员评价值低于精英组评价值，故出自精英组的新生成员参照应普通组样板到的反方向学习，从而产生候选成员，如式所示式中。

4、进化算法遗传算法粒子群算法及差分进化算法的异同三种智能优化算法的相同点三种智能优化算法的区别本章小结第三章团队进步算法及其改进团队进步算法团队进步算法基本思想团队进步算法运算团队进步算法流程团队进步算法的改进几何学习样板动态学习样板算法性能测试基准测试函数函数测试统计比较本章小结第四章天线优化方法基本天线参数简介脚本控制目标函数的设定外挂优化器流程本章小结第五章平面单极子宽带天线的优化设计天线结构优化目标函数与优化结果与优化对比本章小结第六章总结与展望本文总结展望万方数据参考文献附录攻读硕士学位期间撰写的论文致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论研究背景及意义优化直是人类历史上的个重要课题，它研究的问题是在众多方案中寻找最优方案。上世纪七十年代初，受大自然生物进化规律启。

5、诸多混合算法，使其比原来算法的性能更为优越。但是混合算法需要算法运算以最小化问题模型为例，如所示团队中的个成员用向量表示，其中，表示变量第个分量，称之为能力因素，分别对应搜索空间的上下边界，成员的评价值则用表示。最终的优化目标是使评价值最小。和其他智能优化算法样，首先需要初始化种群，即随机生成个成员，按照评价值大小排序，评价值较高的前个成员构成精英组，记作，，剩余的个成员万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章团队进步算法及其改进组成普通组，记作，，然后根据的进化机制更新成员。下面介绍算法的运算新生成员新生成员可任意选择精英组或普通组产生。如果从精英组产生，则新成员的每个能力因素是当前精英组个成员同位能力因素值的继承。记为新生成员，其具体表示如。

6、精英组或普通组还要经过定的规则判断，其具体规则如下如果候选成员的评价值优于当前精英组末尾成员评价值，则候选成员直接进入精英组，原精英组末尾成员直接丢弃，并不退入普通组。如果候选成员的评价值劣于精英组末尾评价值，但优于普通组末尾成员评价值，则还需判断该候选成员由来来确定其是否能进入团队中，即如果该候选成员是经探索而来，则该候选成员直接进入普通组，淘汰普通组末尾成员，如果该候选成员经过是学习得来的，那么直接丢弃该候选成员。算法的这种成员更新机制避免了普通组成员被经学习而来的候选成员所同化，从而避免算法陷入局部极值点，提高的算法的全局搜索能力。团队进步算法流程下面以最小化问题模型来详细介绍团队进步算法的实现流程，算法实现步骤具体如下确定算法的基本参数，精英组成员个数，普通组成员个数，学习概率，探。

7、受到数学物理化学生物经济学社会科学等多门学科的大力关注，并在众多领域如函数优化组合优化模式识别生产调度图像处理机器学习等得到广泛应用。随着信息科技的迅速发展，现代通信系统向小型化高性能化以及高度集成化方向发展。天线作为无线通信系统的最前端，是无线通信系统中不可或缺的部分，其结构和性能直接影响着整个通信系统。近几十年来，科学技术的迅猛发展，人们的生活日益现代化和社会化，对无线通信技术提出了更高的要求，这就对天线设计的要求也越来越高。智能优化算法为天线的设计带来了新的思路和方法，借助智能优化算法的强大优化寻优能力设计出的天线有时是经验和技巧所不及的。智能优化算法优化天线使天线的性能参数满足特定的技术指标等要求，提高了天线设计的效率，节约了时间。借助电磁仿真软件建立问题的模型进行仿真，为复杂的天。

8、所示。图流程框图万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章团队进步算法及其改进团队进步算法的改进原团队进步算法采用各小组成员能力因素算术平均产生所在小组的学习样板，本文提出两种不同的样板生成方式，几何样板和动态权值样板，通过试验数据来总结改进后算法的性能。几何学习样板针对原团队进步算法采用各小组成员能力因素算术平均的方式产生学习样板，本文提出种采用几何平均的方法来生成学习样板，即利用最大最小方式确定各组能力因素的外接超长方体，并用该超长方体的几何中心作为小组样板，称为几何样板。几何学习样板改进的团队进步算法本文称之为，。精英组学习样板计算公式如式所示式中为成员能力因素的个数，分别为精英组外接超长方体的边界值点。普通组样板生成与之类。

9、问题求解提供了方便。这些仿真软件与遗传算法等智能优化算法相结合，是解决天线优化问题的有效途径。综上所述，如何加快智能优化算法的寻优速率提高智能优化算法的全局寻优成功率以及将些高效的智能优化算法应用到天线的优化设计中去，来提高天线的设计效率，有着广阔的应用前景。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论国内外研究现状智能优化算法遗传算法作为智能优化算法的典型代表，是目前比较成熟的智能优化算法之。过去几十年中，人们对该算法的选择交叉和变异三个算子提出种类繁多的改进，迄今能够组合出的方案数量庞大。此外，其他智能优化算法也受到研究者的广泛关注，并不断有新颖的优化算法被提出。如今，智能优化算法种类众多，它们有共同之处但各自又有自身的特点。研究者们利用各个优化算法的优点提出新的算法进化机制，形成了。

10、否则然后用式计算候选成员，并计算其评价值继续执行下步。如果，即候选成员评价值优于精英组末尾，则进入精英组，淘汰原。重新对精英组进行排序，更新，执行否则执行下步。如果并且，则进入普通组，淘汰原，重新对普通组进行排序，更新否则丢弃。最后执行。这里是最小化问题的优化步骤，最大化问题只需将式的目标函数前加个负号，将目标函数取反，即，这就转化为最小化问题模型，直接用该优化步骤进行优化。或者，直接定义最大化问题的模型，这样上述步骤中评价值判断需取反向，改用大于号。团队进步算法每次迭代只调用次目标函数，最多可实现个成员更新，而遗传算法和万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章团队进步算法及其改进粒子群算法每次迭代调用目标函数的次数和成员最多更新个数与算法的种群数目相等。的流程草图如。

11、似，即可将式中的下标改成，小组成员个数改为。具体形式见式动态学习样板原团队进步算法采用的是等权值的算数平均样板，本文提出种动态权值的学习样板，即评价值越优的成员对学习样板的贡献越大，进步提高算法的学习方向性来提高算法的收万方数据单位代码密级硕士学位论文论文题目智能优化算法的研究及其在天线设计中的应用俞忻州薄亚明电磁场与微波技术无线通信与电磁兼容工学硕士二〇四年二月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不。

12、万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章团队进步算法及其改进强度收缩指数，，最大迭代次数并置当前迭代次数，评价值的期望目标。随机产生个成员，计算各自评价值，按照评价值优劣排序，较优的前个为精英组成员，其余的为普通组。确定全体最优评价值，两组末尾评价值，以及对应的成员和。用式计算两组样板。如果，则达到目标需求，终止迭代，输出当前最佳成员否则，执行下步。。如果，则达到最大迭代次数，终止迭代，输出当前最佳成员否则，执行下步。产生或的二值随机数，若，则选择精英组，用式产生新成员，否则选择普通组，用式产生新成员，执行下步。产生，区间均匀随机数，若，选择学习行为，执行否则选择探索行为，执行。若，用式计算候选成员，否则用式计算候选成员，并计算其评价值然后执行。若，。

参考资料：

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