一种高效多目标全局优化技术及其在天线结构设计中应用

基本信息
批准号:61801194
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:24.00
负责人:丁大维
学科分类:
依托单位:安徽大学
批准年份:2018
结题年份:2021
起止时间:2019-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:夏景,孔娃,丁晓东,李大为,束晓敏,陈晓恩
关键词:
多目标优化多目标进化算法天线
结项摘要

Optimization design of antenna structure attracts much attention for antnena engineers. Because it usually attributes to multiobjective optimization problem, it has much scientific research value and practical application potential to study highly-efficient multiobjective optimization technique. This project starts from MOEA/D (multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition) and improves its optimization efficiency from the points of surrogate model and parallel computation, in view of excessive amount of computation cost. Furthermore, a highly-efficient global optimization technique for multiobjective optimization, p-MOEA/D-EGO (parallel MOEA/D for efficient global optimization), is proposed. In this project, parallel MOEA/D without thread synchronization is proposed firstly, and its high efficiency is verified through extensive standard test instances. Secondly, the best fitting surrogate model for the objective function of the widespread minimax optimization problem in antenna structure optimization design is investigated. Finally, this optimization technique is used to design both compact dual-band microstrip antenna with circular polarization property and the isolation structure of smart linear array.

天线结构优化设计一直以来深受天线工程师关注。由于其通常为多目标优化问题,对高效多目标优化技术的研究具有较高的理论研究和实际应用价值。本项目从基于分解多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)出发,针对其在天线结构设计中计算代价大问题,同时从并行计算和代理模型两个角度提高MOEA/D优化效率,进而提出高效多目标全局优化技术p-MOEA/D-EGO (parallel MOEA/D for efficient global optimization)。本项目首先提出无数据竞争的并行MOEA/D,并通过标准测试函数验证其高效性;然后针对天线结构设计中常见的极小极大优化问题,寻找能对其目标函数进行最佳拟合的代理模型;最后利用该优化技术实现小型双频圆极化微带天线设计和小型线阵隔离结构设计。

项目摘要

天线结构优化设计一直以来深受天线工程师关注。由于其通常为多目标优化问题,对高效多目标优化技术的研究具有较高的理论研究和实际应用价值。本项目从基于分解多目标进化算法(MOEA/D)出发,针对其在天线结构设计中计算代价大问题,分别从两个不同角度提出两种高效的多目标优化算法:一种是基于新型并行计算策略的并行多目标进化算法;另一种是基于权向量动态自适应调整策略的多目标进化算法。提出的两种策略不仅丰富了多目标优化算法理论,还能极大地缩减多目标优化时间,具有重要的科学研究价值与意义。.本项目还通过大量国际标准数值算例验证提出优化算法的性能。实验结果显示,本项目提出的并行多目标优化算法在不牺牲全局搜索性能的前提下能实现多目标进化算法的线性加速,极大地减少了优化的时间,为天线结构设计节约了大量研发时间与成本,缩短了天线产品研发周期;同时,数值算例还验证了该算法在多性能指标和多结构参数实际工程问题求解时的高效性。值得注意的是,本项目提出的算法不仅适用于天线结构设计,还适用于其他复杂工程问题的求解,具有很高的应用前景和很高的推广研究价值。.本项目首次从数学建模角度出发,将宽带基站天线的设计转化为数学问题的求解,通过对基站天线多个电性能建立数学模型,利用优化技术快速综合天线结构参数。该研究思路新颖,避免对多个天线性能指标逐一优化,极大缩短天线研发周期,降低企业研发产品的时间和人力成本,因而该设计方法具有较高的经济效益。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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