仿生优化算法研究及其在电磁工程中的应用

电磁工程中的优化设计一直是微波领域研究的一个重要分支和热点，利用仿生优化算法的全局搜索特性，可以避免确定性优化方法易于收敛到局部极小点的缺点，适用于求解电磁工程领域中的复杂优化问题。另一方面微波电路中存在大量的不连续性，电磁场精确数值全波分析往往耗费太多的计算资源。建立人工神经网络模型来逼近电路的输入输出响应再进行优化设计，可节省大量的计算资源从而提高设计效率。.本课题研究的仿生优化算法包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法和人工神经网络，引入一些新的构思，通过逻辑证明和数学算例的验证，进行理论的设计。将这些改进算法用于宽带网络匹配、微波测量、微带电路设计中，并和微波电路CAD结合，有望使仿生优化算法在电磁工程中得到广泛的应用。充分利用各算法的特点，做到各算法之间的融会贯通和优势互补，将为电磁工程开辟一种新的设计手段。