18、微波滤波器优化的群体智能算法

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。群体智能系统包含一组粒子（或代理），它们彼此之间以及与环境进行局部交互。群体智能技术可用于多个工程应用领域，已成功解决了包括连续优化、约束优化和组合优化等复杂优化问题。

目前，文献中已经提出了几种基于不同自然群体系统的群体智能模型，并在许多实际应用中取得了成功。常见的群体智能模型有蚁群优化、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最流行的群体智能算法——粒子群优化（PSO）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）

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。他们试图模拟没有领导者的动物群体（如鸟群和鱼群）同步移动以及突然改变方向同时保持最优队形（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，具备两种基本推理能力：对自身最佳位置（局部最佳，LB）的记忆和对全局或邻域最佳位置（全局最佳，GB）的了解。其基本步骤如下：
1. 初始化优化参数（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. 根据种群大小和设计变量的限制，