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An improved antenna array synthesis using a chaos-enhanced adaptive multi-mutation arctic puffin optimization algorithm
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AI
DOI：10.1007/s10825-026-02504-9.png)
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摘要
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天线阵列综合是电磁学中最具代表性的优化问题之一。为解决现有优化算法在平衡收敛精度与计算效率方面的挑战，本文提出了一种混沌增强自适应多变异北极企鹅优化（CEAM-APO）算法。所提算法建立了一个三阶段增强框架，显著提升了电磁应用中的优化性能，包括旁瓣抑制和零点控制。首先，在初始化阶段，引入帐篷混沌映射策略进行均匀初始化，有效降低了早熟收敛于局部最优的风险。其次，在中期阶段采用基于t分布扰动的自适应缩放融合变异策略调整变异概率，提高了收敛速度和精度。随后，在最后阶段引入包含黄金正弦导向细化的局部精细操作符更新尾部个体，增强整体解性能。为验证该框架的性能，对四个经典基准函数的评估表明，其在收敛速度和求解精度上均优于原始APO算法及其他主流算法（PSO、JS、GWO、SA），成功率达到100%。此外，在应用于线性和平面阵列综合时，所提CEAM-APO方法在旁瓣抑制和零点控制等关键性能指标上也表现出稳定且优异的结果。
Keyword:
Antenna array optimization
Pattern synthesis
Sidelobe suppression level
Null control
Arctic puffin optimization algorithm
期刊
IF:
2.5
论文数:
156
被引数:
2.9K
机构
引用论文
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