[发明专利]基于多岛粒子群算法的混合型滤波器中无源滤波器多目标优化设计方法

摘要

本发明提出了基于多岛粒子群算法的混合型滤波器中无源滤波器多目标优化设计方法：第一步，确定算法初始种群的多岛化结构及其初始参数；第二步，在各个岛上的子群中进行改进型粒子群算法操作；第三步，确定各岛粒子中到目前为止寻找到的最好位置，更新最好位置所对应的适应度函数；第四步，确定岛与岛之间的组合间隔与组合率的大小，在岛与岛之间选出适应度较优的粒子进行组合操作，组合为新的种岛，对粒子适应度进行排序，以新的初值点进行改进型粒子群算法操作；第五步，判断终止条件。仿真和实验结果表明，该方法具有具有较强的全局搜索能力，可以尽可能的避免局部最优解，达到抑制早熟，提高算法收敛速度。

主权项

1.一种基于多岛粒子群算法的混合型滤波器中无源滤波器多目标优化设计方法，其特征在于它包括以下步骤 :第一步，确定算法初始种群的多岛化结构，将初始粒子种群分为个岛，其中每个岛维，个粒子，在每个岛上初始化粒子的位置和速度参数，为微粒的初始位置，为相应的初始速度；第二步，在各个岛上的子群中进行改进型粒子群算法操作，粒子速度与位置按下式进行更新式中；为加速系数，且；为最大迭代次数；为当前迭代次数；改进型粒子群算法中惯性权重系数采用随机动态更新取值策略，惯性权重系数的随机动态更新公式为式中，为均匀分布于[0，1]之间的随机数；；为适应度最优变化率式中为粒子群在迭代次时的最优适应度，为粒子群在迭代次时的最优适应度；     第三步，确定各岛粒子中到目前为止寻找到的最好位置，更新最好位置所对应的适应度函数； 第四步，确定岛与岛之间的组合间隔与组合率的大小，当各个岛上的改进型粒子群算法基本达到收敛后，按照确定的组合间隔与组合率的大小在岛与岛之间选出适应度较优的粒子进行组合操作，进而对应较优适应度的粒子组合为新的种岛，对该岛的粒子适应度进行排序，并且以新的初值点进行改进型粒子群算法操作；第五步，判断终止条件，如果达到最大迭代次数，计算终止，否则，重复以上操作，直到算法达到最优解。