分工搜索演化算法及其应用的研究.pdf

南京邮电大学
硕士学位论文摘要

学科、专业：工学、电磁场与微波技术
研究方向：电磁工程计算机辅助分析与设计

作 者：2008 级硕士研究生 李东慧
指导教师：薄亚明 教授



题 目：分工搜索演化算法及其应用的研究
英文题目： A Study on the Evolutionary Algorithm Based on the
Behavior-division and Their Applications



主 题 词：演化算法、差分演化、多极值优化、天线阵列综合

Key words：Evolution Algorithm， Differential Evolution，Multi-Modal
Optimization，Antenna Array Synthesis
南京邮电大学硕士学位论文 摘要
摘要
常规演化算法中，通常用一个种群实现优化，会出现全局搜索(慢收敛)或早熟收敛，
参数设置复杂，影响了其应用性能。而利用多群体间的分工搜索可以更有效地解决实际应
用中全局搜索和快速收敛之间的矛盾，该思想已为团队进步算法(TPA)所证实。
本文以差分演化(DE)算法为基础，将 TPA 中的分工搜索机制引入其中，提出了两种双
群体差分演化算法，即双群体差分进化算法(DPDE)和双群体混合差分进化算法(DPHDE)。
前者将 DE 算法结合双群体分工搜索原理实现了全局搜索和快速收敛的性能，后者则进一
步结合了粒子群(PSO)算法中粒子的记忆特性，实现了快速寻优并全局收敛的性能。经数
值试验表明，DPDE 算法和 DPHDE 算法都具有全局寻优能力强，收敛速度快，计算量少
等优势性能，两者相比又表明了 DPDE 算法稳定性高，参数设置简单，而 DPHDE 则在收
敛速度和计算量方面更具优势。
将所提算法应用于等距直线阵方向性图综合中计算唯幅优化算例，从算例 1 中获得了
将副瓣电平降低到同样的值两个新算法较 DE 算法需要更少计算量的结果，而从算例 2 中
获得了将零陷和副瓣电平两项指标达到同样的效果所提算法较 DE 算法更具优势，所需计
算量更少。


关键词：演化算法、差分演化、多极值优化、天线阵列综合

I
南京邮电大学硕士学位论文 摘要
Abstract
Conventional evolutionary algorithms are usually to achieve optimization with a population,
there will be a global search (slow convergence) or premature convergence and parameter setting
complex and affecting the application performance. However, The behavior-division in
multi-population can more effectively to solve the contradictions between global search and fast
convergence, the idea has been confirmed in team progress algorithm(TPA) .
In this