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改进的粒子群算法在分形天线中的应用
引用本文:刘建霞,朱秀敏,张世超. 改进的粒子群算法在分形天线中的应用[J]. 太原理工大学学报, 2011, 42(4): 341-345
作者姓名:刘建霞  朱秀敏  张世超
作者单位:1. 太原理工大学信息工程学院,太原,030024
2. 中国电子科技集团公司第54研究所微波散射通信专业部,河北石家庄,050081
基金项目:山西省教育厅科技开发资助项目(200999); 山西省研究生优秀创新项目(20103033); 山西省自然科学基金资助项目(2008011027-4)
摘    要:针对基本粒子群算法初始种群的盲目性、搜索过程中粒子多样性丧失的问题,提出了一种自适应混沌差分粒子群算法,该算法提高了种群粒子的多样性,具有更快的搜索速度和更高的求解精度。利用自适应混沌差分粒子群算法优化设计了一款小型化多频微带分形天线,这对于实际工程应用具有一定的指导作用。

关 键 词:自适应混沌差分粒子群算法  微带分形天线  小型化  多频带

Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm in Fractal Antenna Design
LIU Jian-xia,ZHU Xiu-min,ZHANG Shi-chao. Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm in Fractal Antenna Design[J]. Journal of Taiyuan University of Technology, 2011, 42(4): 341-345
Authors:LIU Jian-xia  ZHU Xiu-min  ZHANG Shi-chao
Affiliation:LIU Jian-xia1,ZHU Xiu-min1,ZHANG Shi-chao2(1.College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China,2.Department of Microwave and Troposcatter,The 54th Reserch Institute of CETC,Shijiazhuang 050081,China)
Abstract:Particle Swarm Optimization(PSO) roots in research on colony movement of bird,and it is simple in structure,easy to be controlled and realized.For the basic PSO,the generation of initial population is blind,and the particle diversity is lost during the course of evolution.We proposed a kind of Adaptation Chaotic Differential Particle Swarm Optimization(ACDPSO) in this paper,which can increase the population diversity,speed the rate of convergence and improve the accuracy of solution.ACDPSO was used to desig...
Keywords:ACDPSO  Microstrip fractal antenna  miniaturization  multi-frequency  
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