计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
8期
2367-2371
,共5页
Volterra级数%混合遗传算法%拟牛顿法%非线性电路%谐波平衡
Volterra級數%混閤遺傳算法%擬牛頓法%非線性電路%諧波平衡
Volterra급수%혼합유전산법%의우돈법%비선성전로%해파평형
Volterra series%hybrid genetic algorithm%quasi-Newton method%nonlinear circuit%harmonic balance (HB)
针对遗传算法在谐波平衡仿真中经常出现随机性大、迭代过程慢、局部搜索能力弱等问题,提出一种改进的混合遗传算法.该算法将Volterra级数、拟牛顿算法与遗传算法相结合,利用Volterra级数的记忆特性估算频域初始值,通过遗传算法进行全局优化,最后利用拟牛顿算法进行局部优化.基于对MRF281的谐波平衡仿真结果表明,该算法与遗传算法相比,迭代次数减少了40％左右,同时仿真数据与实测数据拟合较好.改进算法兼备了全局优化和局部优化的特点,明显提高了精度和收敛速度,并克服了遗传算法随机性大、局部搜索能力弱等缺点,对非线性电路分析具有较大的参考价值.
針對遺傳算法在諧波平衡倣真中經常齣現隨機性大、迭代過程慢、跼部搜索能力弱等問題,提齣一種改進的混閤遺傳算法.該算法將Volterra級數、擬牛頓算法與遺傳算法相結閤,利用Volterra級數的記憶特性估算頻域初始值,通過遺傳算法進行全跼優化,最後利用擬牛頓算法進行跼部優化.基于對MRF281的諧波平衡倣真結果錶明,該算法與遺傳算法相比,迭代次數減少瞭40％左右,同時倣真數據與實測數據擬閤較好.改進算法兼備瞭全跼優化和跼部優化的特點,明顯提高瞭精度和收斂速度,併剋服瞭遺傳算法隨機性大、跼部搜索能力弱等缺點,對非線性電路分析具有較大的參攷價值.
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