1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Радиотехника и электроника
  4. T. 68, № 11, 2023

Радиотехника и электроника, 2023, T. 68, № 11, стр. 1079-1089

Сравнение генетического алгоритма и эволюционных стратегий при оптимизации полосковых модальных фильтров

А. О. Белоусов a, *, В. О. Гордеева a

a Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
634050 Томск, просп. Ленина, 40, Российская Федерация

* E-mail: ant1lafleur@gmail.com

Поступила в редакцию 21.03.2022
После доработки 16.02.2023
Принята к публикации 20.02.2023

Аннотация

Рассмотрены особенности, возникающие в результате оптимизации полосковых модальных фильтров (МФ) посредством генетического алгоритма (ГА) и эволюционных стратегий (ЭС). Выполнена последовательная оптимизация микрополоскового МФ и МФ с лицевой связью по критерию минимизации максимальной амплитуды выходного напряжения. Представлены результаты такой оптимизации с разным числом вычислений, включающие в себя значения оптимизируемых параметров, целевой функции, время, затраченное на вычисление, критерии останова (при оптимизации посредством ЭС) и формы напряжений на выходе исследуемых МФ. Приведен детальный анализ результатов работы двух алгоритмов. Определены достоинства и недостатки, а также различия в работе каждого алгоритма на примере оптимизации двух МФ.

Список литературы

  1. Фоминич Э.Н., Владимиров Д.Р. // Военный инженер. 2016. № 2. С. 10.

  2. Электромагнитный терроризм на рубеже тысячелетий / Под ред. Т.Р. Газизова. Томск: Том. гос. ун-т, 2002.

  3. Mora N., Vega F., Lugrin G. et al. // System and Assessment Notes. 2014. № 41. P. 1.

  4. Gazizov A.T., Zabolotsky A.M., Gazizov T.R. // IEEE Trans. 2016. V. EMC-58. № 4. P. 1136. https://doi.org/10.1109/TEMC.2016.2548783

  5. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977.

  6. Gazizov R.R., Kuharenko M.N., Gazizov T.R. // Proc. Conf. Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines. Omsk. 14–16 Nov. 2017. N.Y.: IEEE, 2017. P. 1. https://doi.org/10.1109/Dynamics.2017.8239452

  7. Gazizov R.R., Gazizov R.R., Zabolotsky A.M. // Proc. Int. Sib. Conf. on Control and Communication. Moscow. 14−16 March 2018. N.Y.: IEEE, 2018. P. 1. https://doi.org/10.1109/MWENT.2018.8337215

  8. Belousov A.O., Gazizov T.R. // Complexity. 2018. V. 2018. P. 1. https://doi.org/10.1155/2018/5676504

  9. Belousov A.O., Chernikova E.B., Samoylichenko M.A. et al. // Symmetry. 2020. V. 12. № 1117. P. 1. https://doi.org/10.3390/sym12071117

  10. Freisleben B., Merz P. // Proc. of IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation. 20–22 May. N.Y.: IEEE, 1996. P. 616. https://doi.org/10.1109/ICEC.1996.542671

  11. Mittra R., Chakravarty S., Yeo J. // IEEE Antennas and Propagation Society Int. Symp. 16–21 June. 2002. N.Y.: IEEE, 2002. P. 306. https://doi.org/10.1109/APS.2002.1016309

  12. Yegin K., Martin A.Q. // IEEE Trans. 2003. V. AP-51. № 2. P. 220. https://doi.org/10.1109/TAP.2003.809056

  13. Бураков М.В. Генетический алгоритм: теория и практика: уч. пособие. СПб.: ГУАП, 2008.

  14. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. L.: MIT Press, 1975.

  15. Семеникин Е.С., Жукова М.Н., Жуков В.Г. и др. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем. Конспект лекций. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2007.

  16. Hansen N., Ostermeier A. // Evolutionary Computation. 2001. V. 9. № 2. P. 159.

  17. Kuksenko S.P. // IOP: Conf. Ser.: Materials Science and Engineering, 2019. V. 560. Article No. 01210.

  18. Hansen N. Python: module barecmaes2. http://www.cmap. polytechnique.fr/~nikolaus.hansen/ barecmaes2.html.

  19. Белоусов А.О., Гордеева В.О. // Докл. XVII междунар. науч.-практич. конф. “Электронные средства и системы управления”. Томск. 19–21 ноября 2021. С. 13.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Радиотехника и электроника

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал