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J-GLOBAL ID：202202233009777529   整理番号：22A0296050

分解アプローチに基づく改良型多目的進化アルゴリズムとアンテナアレイビームパターン合成におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

An improved multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition approach and its application in antenna array beam pattern synthesis

著者 (7件)： Liang Shuang (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Fang Zhiyi (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Li Guanxiao (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Zhao Yaqing (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Liu Xuejie (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Sun Geng (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Jilin, China) ,  Sun Geng (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Jilin, China)
資料名： International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields  (International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields)
巻： 35  号： 1  ページ： e2935  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0597A  ISSN： 0894-3370  CODEN： IJNFEX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アンテナアレイは,性能を強化して,無線通信システムのオーバヘッドを減らすことができる。しかし,アンテナアレイのビームパターン合成は,最適化特性は通常互いに影響するトレードオフであるため,困難な問題である。本論文では,最大サイドローブレベル(SLL)を同時に低減し,アンテナアレイビームパターンのヌルを達成するために,多目的ビームパターン最適化問題(MBPOP)を定式化した。分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)はMOPsを解くための一般的で有効なアルゴリズムである。しかし,個体群多様性を失い,局所最適に収束することは容易である。上記の課題を克服するために,定式化したMBPOPを扱うための改良MOEA/D(IMOEA/D)を提案した。IMOEA/Dは,通常のMOEA/Dの性能を高めるために,正規分布交差オペレータ(NDX),Levy飛行戦略およびユークリッド距離ベース解選択機構を導入し,定式化したMBPOPを解くのにより適している。実験を行い,結果は,提案したIMOEA/Dが,定式化されたMBPOPを解くための他のアルゴリズムと比較して,収束速度と母集団多様性の点でより良い性能を有することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  最適化問題 ,  正規分布 ,  オペレータ ,  *アレイアンテナ ,  飛翔 ,  個体群 ,  母集団 ,  定式化 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  オーバヘッド ,  Euclid距離 ,  *多目的進化アルゴリズム ,  *ビームパターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アンテナアレイ ,  ビームパターン ,  進化計算 ,  MOEA/D ,  多目的最適化問題

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分解 ,  多目的進化アルゴリズム ,  応用