摘要：进化算法在各类电磁结构优化设计中有着广泛的应用，但由于需要在参数空间中进行随机搜索并仿真试探，优化效率普遍较低．针对这一问题，提出受限差分进化（DifferentialEvolution，DE）算法与Kriging模型相结合的电磁结构快速优化算法．算法根据参考设计结果建立圆柱管道空间，通过参数变换将进化区域限制在管道内部．Kriging模型学习管道内样本及其仿真数据，代替电磁仿真快速预测进化产生下一代种群的响应．相比整个参数空间，该算法DE寻优和Kriging学习的区域被显著减小，优化效率得到提升．通过一个波导双孔定向耦合器的优化设计，表明该方法的求解质量和收敛速度优于现有算法．
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电信技术
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关键词：电磁结构 优化算法 kriging 受限差分进化 波导定向耦合器
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