线性天线阵列的旁瓣级别优化，使用自然优化的蚂蚁桥接解决方案（NOABS）
摘要：自然启发算法在解决复杂、非线性的优化问题中起到了重要作用。对于需要优化的参数，需要使用适当的成本函数或适应度函数来设计，这可以用于解决各种类型的问题。本文中，自然启发算法在改善辐射特性的天线阵列的最优设计中发挥了重要作用。本文以20元素线性间隔阵列为例，展示了自然启发优化在天线阵列系统中的效果。使用基于桥梁启发的军事蚁算法(NOABS)来减小副瓣并改善其他辐射特性，通过实施NOABS自然启发算法来展示优化对设计特性的影响。整个模拟是在20元素线性天线阵列上进行的。
作者：Sunit Shantanu Digamber Fulari
论文ID：2210.12045
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2022-11-30