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Enhanced Single-Objective Optimization Algorithm with Progressive Exploration Strategy for RF Accelerating Structure Optimization
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AI
DOI：10.3390/app15189965.png)
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摘要
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在许多工程应用中，多目标优化问题可以重新表述为具有多个约束条件的单目标问题，以提高计算效率。本文讨论了射频加速结构优化的特点与挑战，并提出了一种基于渐进探索方法的增强型单目标优化策略，旨在从可行解分布连续且集中的大解空间中寻找全局最优解。该方法从一个任意的可行解出发，沿着可行解的分布路径逐步滑动并扩展解空间片段，以快速探索整个空间。通过引入再初始化机制以增强群体多样性，并用惩罚因子替代约束条件以增加可行解的数量，该算法显著提升了跳出局部最优陷阱的能力。所提出的算法应用于DAA结构的优化，获得了令人满意的结果和收敛速度。这些结果突显了该方法的有效性及其在其他复杂约束优化问题中的潜在适用性。
Keyword:
swarm intelligence
single-objective optimization
RF accelerating structure
structure optimization
progressive exploration strategy
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期刊
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引用论文
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