智能优化算法在电磁工程中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·自适应有理插值方法的应用 | 第7-8页 |
| ·遗传算法的发展与应用 | 第8-10页 |
| ·粒子群优化算法的最初构想 | 第10-11页 |
| ·本文所做的工作 | 第11-12页 |
| 2 自适应有理函数插值方法在分析微带电路中的应用 | 第12-27页 |
| ·关于有理函数逼近 | 第12-15页 |
| ·格林函数的有理函数逼近 | 第15-22页 |
| ·自适应的有理插值方法 | 第22-23页 |
| ·自适应有理插值方法计算微带电路 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 遗传算法优化阵列天线方向图 | 第27-46页 |
| ·引言 | 第27-34页 |
| ·编码问题 | 第28-31页 |
| ·遗传算子 | 第31页 |
| ·选择 | 第31-32页 |
| ·遗传局部搜索 | 第32-34页 |
| ·遗传算法的适应性 | 第34-36页 |
| ·结构适应性 | 第34-36页 |
| ·参数适应性 | 第36页 |
| ·遗传优化 | 第36-40页 |
| ·全局优化 | 第37-38页 |
| ·约束优化 | 第38-40页 |
| ·遗传算法优化阵列天线方向图 | 第40-45页 |
| ·七个相位变量时的方向图 | 第41-43页 |
| ·七个相位变量和七个阵元间距变量时的方向图 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 粒子群优化算法的应用 | 第46-65页 |
| ·粒子群优化的介绍 | 第46-47页 |
| ·粒子群优化中的术语 | 第47-48页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第48-52页 |
| ·粒子群优化中参数的选取 | 第52-53页 |
| ·边界条件 | 第53-54页 |
| ·粒子群优化算法优化阵列天线方向图 | 第54-58页 |
| ·用粒子群优化搜索支持向量机方法中的选择参数 | 第58-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 5 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
