18、用于微波滤波器优化的群体智能算法

用于微波滤波器优化的群体智能算法

1. 引言

群体智能（SI）算法是受自然启发的技术，主要研究分散、自组织系统的集体行为。这些系统包含一组相互局部交互并与环境互动的粒子（或代理）。群体智能技术已成功应用于多个工程领域，用于解决复杂的优化问题，如连续优化、约束优化和组合优化等。

目前，基于不同自然群体系统的多种群体智能模型已被提出，并在许多实际应用中取得了成功。常见的群体智能模型包括蚁群优化、粒子群优化、人工蜂群、细菌觅食、猫群优化、人工免疫系统和萤火虫群优化等。

本文主要聚焦于三种近期的群体智能模型，即蜘蛛猴优化（SMO）、社会蜘蛛优化（SSO）和基于教学学习的优化（TLBO），用于优化波导微波滤波器（H 平面三腔滤波器）。通过将这些算法的优化结果与文献中常用的粒子群优化（PSO）算法的结果进行比较，验证了所提出算法的有效性。

2. 群体智能算法

2.1 粒子群优化（PSO）

粒子群优化（PSO）是一种基于社会行为再现的随机优化方法，由 Eberhart 和 Kennedy 在 1995 年提出。该算法模拟了无领导动物群体（如鸟群和鱼群）同步移动以及突然改变方向并保持最优队形（食物源）的能力。

PSO 由一群粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解决方案。粒子在超空间中飞行，具备两种重要的推理能力：记忆自身最佳位置（局部最佳，LB）和了解全局或邻域的最佳位置（全局最佳，GB）。其基本步骤如下：
1. 初始化优化参数 ：包括种群大小、代数、优化问题的设计变量和算法的特定参数，并定义优化问题（最小化或最大化适应度函数）。
2.