遺傳算法及其應用于行波管優(yōu)化設計的研究.pdf

1、微波/毫米波電真空器件中，行波管是最重要的器件之一。它有著其他器件不可替代的優(yōu)良特性：高功率、高增益、高效率、高頻帶。由于這些特性，它在通信、雷達、電子對抗等這些現(xiàn)代軍事電子裝備當中的應用也越來越廣泛。 行波管的研制更是涉及到多種學科，制作工藝十分復雜。把現(xiàn)代技術和以往的行波管制管經(jīng)驗綜合應用到行波管的研制當中，計算機技術的發(fā)展和應用，對其有著極大的促進作用。同時，對行波管的研制能力和水平的進一步需求：提高行波管設計能力、縮短開

2、發(fā)周期、減少征管硬件試驗、改善行波管性能、固有已有經(jīng)驗等，應用CAD技術研制行波管已成為主要手段。 但是，目前應用的微波管仿真軟件，只能根據(jù)經(jīng)驗值進行模擬驗證，缺乏優(yōu)化功能，不能在某個范圍內(nèi)使目標值達到最大。將優(yōu)化算法引入到行波管軟件仿真，使軟件自動優(yōu)化出某個范圍內(nèi)的設計參數(shù)，是微波管CAD軟件發(fā)展的一個重要方向。 遺傳算法(Genetic Algorithm，簡稱GA)是一種基于自然選擇和進化思想在高維空間中尋優(yōu)的方法

3、。它提供了一種求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架，不依賴于問題的具體領域，對問題的種類有很強的魯棒性，因而具有廣泛的適應性。同時它又是一種采用啟發(fā)性知識的智能搜索算法，相對于其他的優(yōu)化算法有著更優(yōu)良的搜索性能，所以往往能在搜索空間高度復雜的問題上取得比以往算法(如梯度法)更好的效果。 本文的主要工作與創(chuàng)新之處表述如下： 一、設計實現(xiàn)了一種改進的實數(shù)遺傳算法。 提出了一種改進的實數(shù)遺傳算法并對其性能進行了詳細分析。采用

4、實數(shù)編碼，確保解的精確度，采用線性排序的選擇策略，引進精英保留策略，并結(jié)合其他的遺傳操作算子構(gòu)成了新的遺傳算法。該算法提高了尋優(yōu)能力和計算效率，是一種性能優(yōu)異的遺傳算法。 二、設計實現(xiàn)了一種用于多目標優(yōu)化的混合遺傳算法。 設計過程中經(jīng)常會遇到在多準則或多設計目標下設計和決策的問題，如果這些目標是相悖的，需要找到滿足這些目標的最佳設計方案。利用遺傳算法解決多目標優(yōu)化問題已被證明是一種行之有效的方法。為提高算法的精確搜索能力