Сравнение генетического алгоритма и эволюционных стратегий при оптимизации полосковых модальных фильтров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены особенности, возникающие в результате оптимизации полосковых модальных фильтров (МФ) посредством генетического алгоритма (ГА) и эволюционных стратегий (ЭС). Выполнена последовательная оптимизация микрополоскового МФ и МФ с лицевой связью по критерию минимизации максимальной амплитуды выходного напряжения. Представлены результаты такой оптимизации с разным числом вычислений, включающие в себя значения оптимизируемых параметров, целевой функции, время, затраченное на вычисление, критерии останова (при оптимизации посредством ЭС) и формы напряжений на выходе исследуемых МФ. Приведен детальный анализ результатов работы двух алгоритмов. Определены достоинства и недостатки, а также различия в работе каждого алгоритма на примере оптимизации двух МФ.

Об авторах

А. О. Белоусов

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: ant1lafleur@gmail.com
Российская Федерация, 634050, Томск, просп. Ленина, 40

В. О. Гордеева

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Автор, ответственный за переписку.
Email: ant1lafleur@gmail.com
Российская Федерация, 634050, Томск, просп. Ленина, 40

Список литературы

  1. Фоминич Э.Н., Владимиров Д.Р. // Военный инженер. 2016. № 2. С. 10.
  2. Электромагнитный терроризм на рубеже тысячелетий / Под ред. Т.Р. Газизова. Томск: Том. гос. ун-т, 2002.
  3. Mora N., Vega F., Lugrin G. et al. // System and Assessment Notes. 2014. № 41. P. 1.
  4. Gazizov A.T., Zabolotsky A.M., Gazizov T.R. // IEEE Trans. 2016. V. EMC-58. № 4. P. 1136. https://doi.org/10.1109/TEMC.2016.2548783
  5. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977.
  6. Gazizov R.R., Kuharenko M.N., Gazizov T.R. // Proc. Conf. Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines. Omsk. 14–16 Nov. 2017. N.Y.: IEEE, 2017. P. 1. https://doi.org/10.1109/Dynamics.2017.8239452
  7. Gazizov R.R., Gazizov R.R., Zabolotsky A.M. // Proc. Int. Sib. Conf. on Control and Communication. Moscow. 14−16 March 2018. N.Y.: IEEE, 2018. P. 1. https://doi.org/10.1109/MWENT.2018.8337215
  8. Belousov A.O., Gazizov T.R. // Complexity. 2018. V. 2018. P. 1. https://doi.org/10.1155/2018/5676504
  9. Belousov A.O., Chernikova E.B., Samoylichenko M.A. et al. // Symmetry. 2020. V. 12. № 1117. P. 1. https://doi.org/10.3390/sym12071117
  10. Freisleben B., Merz P. // Proc. of IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation. 20–22 May. N.Y.: IEEE, 1996. P. 616. https://doi.org/10.1109/ICEC.1996.542671
  11. Mittra R., Chakravarty S., Yeo J. // IEEE Antennas and Propagation Society Int. Symp. 16–21 June. 2002. N.Y.: IEEE, 2002. P. 306. https://doi.org/10.1109/APS.2002.1016309
  12. Yegin K., Martin A.Q. // IEEE Trans. 2003. V. AP-51. № 2. P. 220. https://doi.org/10.1109/TAP.2003.809056
  13. Бураков М.В. Генетический алгоритм: теория и практика: уч. пособие. СПб.: ГУАП, 2008.
  14. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. L.: MIT Press, 1975.
  15. Семеникин Е.С., Жукова М.Н., Жуков В.Г. и др. Эволюционные методы моделирования и оптимизации сложных систем. Конспект лекций. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2007.
  16. Hansen N., Ostermeier A. // Evolutionary Computation. 2001. V. 9. № 2. P. 159.
  17. Kuksenko S.P. // IOP: Conf. Ser.: Materials Science and Engineering, 2019. V. 560. Article No. 01210.
  18. Hansen N. Python: module barecmaes2. http://www.cmap. polytechnique.fr/~nikolaus.hansen/ barecmaes2.html.
  19. Белоусов А.О., Гордеева В.О. // Докл. XVII междунар. науч.-практич. конф. “Электронные средства и системы управления”. Томск. 19–21 ноября 2021. С. 13.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (19KB)
3.

Скачать (29KB)
4.

Скачать (85KB)
5.

Скачать (173KB)

© А.О. Белоусов, В.О. Гордеева, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».