[发明专利]基于多目标粒子群及拓扑扩张的微波电路设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种微波电路的设计方法，尤其涉及一种基于多目标粒子群算法及拓扑扩张的微波电路设计方法。

背景技术

目前，国内外对于微波电路的设计，一般采用的方法是先参照固定的电路模型，计算电路级数和电路参数，设计出器件的等效微波电路，然后使用微带线或者传输线等模型对应计算出的等效微波电路，得出所设计的微波器件。这种设计方法在计算等效微波电路时，主要存在两个问题：一是对于复杂的S参数，计算等效微波电路时很难找到相应的参照模型，因而不能计算出符合要求的电路结构和参数；二是采用现有设计方法，计算出的等效微波电路结构和参数是单一的，这种单一的结构，可能不利于后续实际制造加工。

粒子群算法是一种进化智能算法，1995年由Eberhart博士和Kennedy博士提出，这是一种模拟鸟类捕食的计算方法。多目标粒子群算法，是运用粒子群算法搜索解空间的Pareto最优解集。而拓扑扩张演化，近年来主要用于神经网络拓扑结构的研究。将多目标粒子群算法及拓扑扩张演化相结合，用于微波电路的人工智能设计，从而解决现有微波器件设计存在的问题具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多目标粒子群算法及拓扑扩张的微波电路设计方法，不仅解决现有设计方法在无参照模型时设计等效微波电路所存在问题，而且解决现有方法设计等效微波电路出现唯一性的问题。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种基于多目标粒子群算法及拓扑扩张的微波电路设计方法，该方法包括以下步骤：

（1）确定设计参数，初始化拓扑结构，初始化搜索历史，确定拓扑扩张迭代终止条件；其中，确定设计参数是确定设计目标的S参数，确定多组评判解的目标函数；初始化拓扑结构是确定某种开始搜索的拓扑结构；初始化搜索历史是将搜索历史置空；拓扑扩张迭代终止条件为迭代次数达到一定值或有效解的个数达到一定值终止。

（2）对于确定的拓扑结构，初始化多目标粒子群；其中，初始化粒子群包括确定粒子群大小NP、多目标粒子群迭代次数NG、由拓扑结构所确定的解空间维数D、最大保留的Pareto解集的数量NR、目标函数空间每维分割个数ND；

（3）根据多目标粒子群算法更新规则，更新粒子位置，更新Pareto解集，反复更新迭代，直到迭代次数达到NG，输出求解的Pareto解集；

（4）取出符合设计条件的Pareto解集中的解保存，将本次多目标粒子群运算的拓扑结构记录在搜索历史中，判断是否要停止拓扑扩张迭代；

（5）如果未满足拓扑扩张迭代终止条件，则根据节点数多的结构被选中的概率更大的原则，随机选取搜索历史中的拓扑结构，进行随机扩张运算，得出历史中未搜索过的结构，设定为新生成的结构作为步骤（2）下次搜索的拓扑结构，然后返回步骤（2）；

（6）如果满足拓扑扩张迭代终止条件，则输出结果。

本发明的目的还可以通过以下技术措施来进一步实现：

前述基于多目标粒子群算法及拓扑扩张的微波电路设计方法，

所述更新粒子群方法如下，粒子群的运动方程为

v(t)=ω·v(t-1)+c₁·(lbest-x(t))+c₂·(REP-x(t))

x(t+1)=x(t)+v(t)

其中，ω为常数或为随迭代次数变化的变量，c₁，c₂为常数，lbest为每个粒子搜索过的最优解，REP的选取是将所求的Pareto解集空间分割为ND^D个超立方，统计每个立方中解的个数，除去不分布解的超立方，依照轮盘选择方法，选择解的个数较少的超立方，再随机在其中选择一个解；

所述更新Pareto解集方法如下，对于每个新的解，遍历Pareto解集，若新的解支配Pareto解集中的解，则将Pareto解集中的解替换为新的解，遍历完成后，除去Pareto解集中重复的解；若Pareto解集中的某个解支配新的解，则舍弃新解；若遍历完成后，新解既不支配Pareto解集中的解也不被Pareto解集中的解支配，则将Pareto解集分割为ND^D个超立方，统计每个立方中解的个数，除去不分布解的超立方，依照轮盘选择方法，选出解个数较多的超立方，将新解随机替换选中的超立方中的一个解；