维度划分的团队进步算法及其在微带贴片天线优化设计中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 演化算法研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 演化算法的发展和现状 | 第9-10页 |
| 1.3 微带天线的研究背景 | 第10-12页 |
| 1.4 主要贡献和论文组织 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第12页 |
| 1.4.2 论文组织 | 第12-14页 |
| 第二章 智能优化算法 | 第14-24页 |
| 2.1 智能优化算法概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 优化问题定义 | 第14页 |
| 2.1.2 优化模型 | 第14-15页 |
| 2.1.3 传统优化方法分类 | 第15-16页 |
| 2.1.4 智能优化算法分类 | 第16页 |
| 2.2 常见智能优化算法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第16-20页 |
| 2.2.2 差分演化算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 和声搜索算法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 优缺点小结 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于维度的团队进步算法 | 第24-53页 |
| 3.1 团队进步算法 | 第24-33页 |
| 3.1.1 算法思想 | 第24-26页 |
| 3.1.2 实现流程 | 第26-27页 |
| 3.1.3 测试函数 | 第27-29页 |
| 3.1.4 先进TPA与DE的结果对比与分析 | 第29-33页 |
| 3.2 团队进步算法的改进研究 | 第33-39页 |
| 3.2.1 权值学习样板 | 第33-34页 |
| 3.2.2 学习步长beta分布的维度讨论 | 第34-36页 |
| 3.2.3 学习步长采用改进均匀分布 | 第36-37页 |
| 3.2.4 高斯分布的参数讨论 | 第37-38页 |
| 3.2.5 探索步长采用均匀分布 | 第38-39页 |
| 3.3 基于维度的团队进步算法（DTPA） | 第39-45页 |
| 3.3.1 DTPA实现方案 | 第39-41页 |
| 3.3.2 算法测试与结果分析 | 第41-45页 |
| 3.4 缝隙耦合天线的DTPA优化算例 | 第45-51页 |
| 3.4.1 外挂优化器流程 | 第45-47页 |
| 3.4.2 缝隙耦合天线的优化设计 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 微带贴片天线的DTPA优化设计 | 第53-67页 |
| 4.1 天线结构 | 第53-54页 |
| 4.2 微带贴片天线的DTPA优化 | 第54-59页 |
| 4.2.1 全金属地的贴片天线优化 | 第55页 |
| 4.2.2 碎片化地的贴片天线优化 | 第55-57页 |
| 4.2.3 贴片天线小型化设计 | 第57-59页 |
| 4.3 微带贴片天线的研制与测试 | 第59-66页 |
| 4.3.1 全金属地的贴片天线研制与测试 | 第59-61页 |
| 4.3.2 碎片化地的贴片天线研制与测试 | 第61-64页 |
| 4.3.3 小型化贴片天线研制与测试 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第67页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
