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基于Kriging模型天線優化設計

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  傳統的天線優化設計需要對大量的參數組合進行電磁仿真后才能得到最優結果,使得天線高維優化設計效率普遍較低。針對該問題,使用在參數空間均勻分布的少量樣本及其仿真結果構建初始Kriging模型,優化循環中每代種群由高適應度個體和高離散性個體組成,依據Kriging模型預測的個體響應和不確定性,對進化后的下一代種群進行篩選,選擇最優個體執行電磁仿真并更新Kriging模型。利用此方法優化一個6變量E形天線的工作頻點,相比同類優化算法,所需的電磁仿真次數可減少80%左右。

基于Kriging模型天線優化設計

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