Отправить статью по E-mail 
Сравнение генетического алгоритма и эволюционных стратегий при оптимизации полосковых модальных фильтров
- Авторы: Белоусов А.О.1, Гордеева В.О.1
-
Учреждения:
- Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
- Выпуск: Том 68, № 11 (2023)
- Страницы: 1079-1089
- Раздел: ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
- URL: https://rjonco.com/0033-8494/article/view/650742
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0033849423110037
- EDN: https://elibrary.ru/AUYLSC
- ID: 650742
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
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.
Об авторах
А. О. Белоусов
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
Email: ant1lafleur@gmail.com
Российская Федерация, 634050, Томск, просп. Ленина, 40
В. О. Гордеева
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
Автор, ответственный за переписку.
Email: ant1lafleur@gmail.com
Российская Федерация, 634050, Томск, просп. Ленина, 40
Список литературы
- Фоминич Э.Н., Владимиров Д.Р. // Военный инженер. 2016. № 2. С. 10.
- Электромагнитный терроризм на рубеже тысячелетий / Под ред. Т.Р. Газизова. Томск: Том. гос. ун-т, 2002.
- Mora N., Vega F., Lugrin G. et al. // System and Assessment Notes. 2014. № 41. P. 1.
- 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
- Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977.
- 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
- 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
- Belousov A.O., Gazizov T.R. // Complexity. 2018. V. 2018. P. 1. https://doi.org/10.1155/2018/5676504
- Belousov A.O., Chernikova E.B., Samoylichenko M.A. et al. // Symmetry. 2020. V. 12. № 1117. P. 1. https://doi.org/10.3390/sym12071117
- 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
- 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
- Yegin K., Martin A.Q. // IEEE Trans. 2003. V. AP-51. № 2. P. 220. https://doi.org/10.1109/TAP.2003.809056
- Бураков М.В. Генетический алгоритм: теория и практика: уч. пособие. СПб.: ГУАП, 2008.
- Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. L.: MIT Press, 1975.
- 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.
- Hansen N., Ostermeier A. // Evolutionary Computation. 2001. V. 9. № 2. P. 159.
- Kuksenko S.P. // IOP: Conf. Ser.: Materials Science and Engineering, 2019. V. 560. Article No. 01210.
- Hansen N. Python: module barecmaes2. http://www.cmap. polytechnique.fr/~nikolaus.hansen/ barecmaes2.html.
- 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 файлы
