基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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包子阳 著

图书标签:

• MATLAB
• 遗传算法
• 稀布阵列天线
• 优化算法
• 天线设计
• 信号处理
• 无线通信
• 智能算法
• 数值计算
• 工程应用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121320545

版次：1

商品编码：12129577

包装：平装

丛书名： IT工程师宝典

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：220

字数：302400

正文语种：中文

内容简介

本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数说明，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列综合方向图的理论知识；再通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵，达到减少天线阵元，降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法的深入理解和掌握。

作者简介

包子阳：2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。2009年8月至今工作于北京无线电测量研究所，高级工程师。从事雷达电气总体、信号处理和算法研究等工作，申请专利五项（已授权两项），在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》、《现代雷达》、《电子技术应用》、全国天线年会等发表学术论文十余篇。

目录

目 录
第1章 概述 （1）
1．1 遗传算法 （1）
1．2 阵列天线 （2）
1．2．1 阵列天线 （2）
1．2．2 稀布阵天线 （2）
1．3 主要内容安排 （3）
参考文献 （3）
第2章 遗传算法基础理论 （5）
2．1 遗传算法简介 （5）
2．2 遗传算法的生物学基础 （6）
2．3 遗传算法理论基础 （7）
2．3．1 模式定理 （7）
2．3．2 积木块假设 （8）
2．4 遗传算法的特点 （8）
2．5 主要应用领域 （9）
参考文献 （11）
第3章 遗传算法原理与实现 （13）
3．1 遗传算法的基本概念 （13）
3．2 遗传算法的基本算子 （15）
选择算子 （15）
交叉算子 （16）
变异算子 （16）
3．3 标准遗传算法 （16）
3．4 遗传算法的改进方向 （17）
3．5 遗传算法流程 （17）
3．6 关键参数说明 （19）
3．7 MATLAB实例仿真 （20）
参考文献 （33）
第4章 遗传算法在稀布线阵中的应用 （35）
4．1 引言 （35）
4．1．1 方向图乘积原理 （36）
4．1．2 任意阵列的方向图函数 （36）
4．2 均匀直线阵列 （38）
4．2．1 直线阵方向图函数 （38）
4．2．2 MATLAB实例仿真 （39）
4．3 稀疏直线阵列 （41）
4．3．1 优化模型 （41）
4．3．2 稀疏运算流程 （41）
4．3．3 MATLAB实例仿真 （44）
4．4 带约束的稀疏直线阵列 （50）
4．4．1 优化模型 （50）
4．4．2 带约束的稀疏运算流程 （50）
4．4．3 MATLAB实例仿真 （53）
4．5 稀布直线阵列 （59）
4．5．1 优化模型 （59）
4．5．2 稀布算法流程 （61）
4．5．3 MATLAB实例仿真 （63）
参考文献 （69）
第5章 遗传算法在稀布平面阵中的应用 （71）
5．1 引言 （71）
5．2 均匀平面阵列 （72）
5．2．1 平面阵方向图函数 （72）
5．2．2 MATLAB实例仿真 （76）
5．3 稀疏平面阵列 （79）
5．3．1 优化模型 （79）
5．3．2 稀疏算法流程 （80）
5．3．3 MATLAB实例仿真 （82）
5．4 带约束的稀疏平面阵列 （91）
5．4．1 优化模型 （91）
5．4．2 带约束的稀疏运算流程 （93）
5．4．3 MATLAB实例仿真 （95）
5．5 稀布平面阵列 （105）
5．5．1 优化模型 （105）
5．5．2 稀布算法流程 （107）
5．5．3 MATLAB实例仿真 （111）
参考文献 （129）
第6章 遗传算法在稀布圆阵中的应用 （131）
6．1 引言 （131）
6．2 均匀圆形阵列 （132）
6．2．1 圆阵方向图函数 （132）
6．2．2 MATLAB实例仿真 （133）
6．3 稀疏圆形阵列 （136）
6．3．1 优化模型 （136）
6．3．2 稀疏算法流程 （137）
6．3．3 MATLAB实例仿真 （139）
6．4 稀布圆形阵列 （146）
6．4．1 优化模型 （146）
6．4．2 稀布算法流程 （148）
6．4．3 MATLAB实例仿真 （151）
参考文献 （157）
第7章 遗传算法在稀布圆柱阵中的应用 （159）
7．1 引言 （159）
7．2 均匀圆柱阵列 （160）
7．2．1 圆柱阵方向图函数 （160）
7．2．2 MATLAB实例仿真 （161）
7．3 稀疏圆柱阵列 （165）
7．3．1 优化模型 （165）
7．3．2 稀疏算法流程 （165）
7．3．3 MATLAB实例仿真 （168）
7．4 稀布圆柱阵列 （177）
7．4．1 优化模型 （177）
7．4．2 稀布算法流程 （179）
7．4．3 MATLAB实例仿真 （182）
参考文献 （192）
附录A MATLAB常用命令及函数 （193）
A．1 常用指令 （193）
A．2 运算符号与特殊字符 （195）
A．3 程序语言设计 （196）
A．4 基本矩阵和矩阵操作 （198）
A．5 基本数学函数 （200）
A．6 特殊函数 （201）
A．7 矩阵函数与数值代数 （202）
A．8 数据分析和傅立叶变换 （204）
A．9 插值与多项式 （205）
A．10 稀疏矩阵 （206）
A．11 二维图形 （207）
A．12 三维图形 （208）
A．13 特殊图形 （209）
A．14 图形句柄 （209）
A．15 字符串函数 （210）
A．16 文件输入/输出 （211）
A．17 日期和时间函 （211）
A．18 数据类型和结构 （212）

《智能优化算法原理与实践：从理论到应用》 内容概述 本书深入探讨了现代智能优化算法的核心原理，并着重介绍了如何利用MATLAB这一强大的工程计算平台实现这些算法，最终将其应用于解决实际工程问题。书中不仅详细阐述了各种经典智能优化算法的数学模型、迭代过程和关键参数，还提供了大量基于MATLAB的算法实现代码，引导读者亲手构建并调试自己的优化工具。更重要的是，本书将理论与实践紧密结合，选取了多个具有代表性的工程应用场景，如传感器网络覆盖优化、信号处理中的参数估计、机器人路径规划等，展示了智能优化算法在这些领域的强大能力和显著成效。 章节详述 第一部分：智能优化算法基础 第一章：优化问题与智能优化算法概览 引言：工程设计中的优化需求，优化问题的定义与分类（连续/离散，确定性/随机性，约束/无约束）。 传统优化方法回顾：梯度下降法、牛顿法等，及其局限性（易陷入局部最优，对问题特性要求高）。 智能优化算法的兴起：仿生智能、群智能等思想的引入，其优势（全局搜索能力强，鲁棒性好，对模型依赖小）。 智能优化算法分类：进化算法（遗传算法、差分进化）、群智能算法（粒子群优化、蚁群优化）、模拟退火算法等。 本书研究路线与结构介绍。 第二章：遗传算法（GA）原理与实现 生物进化理论基础：自然选择、遗传、变异等概念。 遗传算法基本框架：编码（二进制、格雷码、实数编码）、选择（轮盘赌选择、排序选择、锦标赛选择）、交叉（单点交叉、多点交叉、均匀交叉）、变异（位翻转、高斯变异）。 适应度函数设计：如何将待优化问题映射到适应度值。 遗传算法参数设置：种群规模、交叉概率、变异概率、终止条件等。 MATLAB实现遗传算法：使用MATLAB内置的Global Optimization Toolbox中的`ga`函数，以及手动实现遗传算法的步骤和关键代码段。 案例分析：使用遗传算法解决简单的函数优化问题（如多峰函数优化）。 第三章：粒子群优化（PSO）算法 鸟群觅食行为启发：群体协作与个体经验的结合。 粒子群优化模型：粒子速度与位置更新公式，惯性权重、学习因子、认知和社会分量。 PSO的变种：标准PSO、改进PSO（如线性递减惯性权重、自适应学习因子）。 MATLAB实现粒子群优化：使用`particleswarm`函数，以及手动实现PSO的步骤。 案例分析：用PSO解决函数优化问题，与GA进行比较。 第四章：其他经典智能优化算法 差分进化（DE）算法：基本原理、选择、交叉、变异操作，不同策略。 蚁群优化（ACO）算法：信息素更新机制，概率转移规则，在路径规划中的应用。 模拟退火（SA）算法：退火过程类比，概率接受准则，降温策略。 本书对这些算法的介绍将侧重于其核心思想、关键数学模型以及在MATLAB中的基本实现思路，为读者提供更广阔的视野。 第二部分：智能优化算法的MATLAB实现与进阶 第五章：MATLAB编程环境与工具箱 MATLAB基础：变量、矩阵、函数、M文件编写。 MATLAB绘图与可视化：数据可视化在优化过程中的重要性。 MATLAB工具箱介绍：Optimization Toolbox（`fmincon`, `ga`, `particleswarm`等）、Simulink（在系统级仿真中的应用）。 如何有效地利用MATLAB进行算法开发与调试。 第六章：基于MATLAB的智能优化算法封装与通用框架 构建可复用的算法模块：将不同智能优化算法封装成函数，提高代码的可读性和可维护性。 参数化设计：使算法能够灵活适应不同的优化问题。 实现统一的调用接口：方便用户在不同问题中切换和比较算法。 引入停止准则与评估指标：如何科学地评估算法的性能（收敛速度、最优解精度、鲁棒性）。 第七章：算法性能评估与参数调优 基准测试函数：常用测试函数集（如Sphere, Rosenbrock, Rastrigin等）的介绍与应用。 统计分析方法：多次运行、均值、标准差、成功率等。 参数调优技术：网格搜索、随机搜索、拉丁超立方采样等，以及如何利用MATLAB实现。 交叉验证与模型选择。 第三部分：智能优化算法的工程应用实例 第八章：传感器网络覆盖优化 问题描述：如何用最少的传感器实现区域的最大化覆盖。 模型建立：将覆盖问题转化为目标函数优化问题。 智能优化算法的应用：使用GA、PSO等算法求解传感器节点的最优部署位置。 MATLAB仿真实现：构建传感器网络模型，可视化覆盖效果，利用优化算法找到最优解。 讨论：算法收敛性、覆盖率与传感器数量的关系。 第九章：信号处理中的参数估计 问题背景：如盲源分离、盲均衡、雷达信号参数估计等。 模型建立：将参数估计问题转化为求解代价函数（如均方误差、最大似然函数）的最小值。 智能优化算法的应用：利用GA、PSO等算法搜索最优参数，实现高精度估计。 MATLAB仿真：生成仿真信号，设计代价函数，调用优化算法进行参数估计，并与解析解或传统方法进行比较。 第十章：机器人路径规划与导航 问题描述：在复杂环境中寻找从起点到终点的最优路径。 模型建立：将路径规划问题转化为搜索最优路径序列，可能涉及避障、能量消耗等约束。 智能优化算法的应用：如ACO在寻找最短路径中的应用，GA/PSO在搜索全局最优路径中的应用。 MATLAB仿真：构建仿真环境，使用优化算法生成并可视化最优路径。 第十一章：其他潜在应用方向展望 简要介绍智能优化算法在其他领域的应用，如机器学习模型训练、工程设计优化、金融建模等。 鼓励读者根据自身研究领域，探索智能优化算法的更多可能性。 总结与展望 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的智能优化算法学习平台。通过理论讲解、MATLAB实现和工程应用实例，读者将能够深刻理解智能优化算法的设计理念，熟练掌握其MATLAB实现技巧，并具备独立运用这些算法解决实际工程问题的能力。本书强调动手实践，鼓励读者在理解算法原理的基础上，通过修改代码、尝试不同参数、解决新的问题来深化学习。智能优化算法的领域仍在不断发展，本书的目的是为读者打下坚实的基础，使其能够跟进最新的研究进展，并为未来的创新应用做出贡献。 --- 重要声明： 本书内容仅为对“智能优化算法原理与实践”这一主题的详细阐述，与任何特定书籍（包括提及的《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》）的内容无关。 本书提供的章节内容、技术细节和应用案例，均是根据“智能优化算法”的通用理论和常见实践进行的独立编写，不包含任何源自或直接照搬其他书籍的信息。本书的目的是提供一个关于智能优化算法及其在工程领域应用的广泛而深入的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》立刻吸引了我，因为它精准地指出了两个我非常感兴趣且相互关联的技术领域。作为一名在通信领域工作多年的工程师，我深知天线设计，尤其是高性能阵列天线的设计，往往需要依赖复杂的优化算法。遗传算法以其全局搜索能力和对复杂目标函数的鲁棒性，在解决这类问题时展现出独特的优势。而稀布阵列天线因其在减小尺寸、降低功耗、提高分辨率等方面的潜力，一直是研究和应用的热点。我非常希望这本书能够深入浅出地介绍遗传算法的基本原理，并详细阐述如何将其具体应用于稀布阵列天线的各项设计任务，比如单元位置的优化、激励幅度和相位的确定，甚至是如何通过遗传算法来设计具有特定性能指标的稀布阵列。我尤其看重书中是否能提供一套完整的MATLAB实现流程，从问题的数学建模到最终的仿真验证，能够让我学习到一套实用的解决问题的框架。

评分☆☆☆☆☆

《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》这个书名，犹如一把钥匙，打开了我对高效天线设计新方法的探索之门。我一直关注着计算电磁学和优化算法在天线设计中的融合，而遗传算法的引入，为解决传统解析方法难以处理的复杂优化问题提供了新的思路。对于稀布阵列天线，其参数众多且相互耦合，使得其优化过程充满了挑战。我迫切希望书中能够提供一种系统性的方法，指导读者如何利用MATLAB强大的数值计算和图形处理能力，来实现遗传算法对稀布阵列天线的设计和优化。我特别期待书中能够深入探讨适应度函数的构建，如何准确地反映天线的性能，例如方向图的精度、旁瓣电平的抑制、扫描角度的范围等。同时，对于MATLAB代码的实现，我希望能够看到清晰的注释和详细的步骤说明，能够帮助我理解算法的内在逻辑，并能够指导我在实际项目中进行算法的移植和改进，以解决我所面临的具体工程问题。

评分☆☆☆☆☆

读完《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》的标题，我立刻联想到我在实际工程中遇到的天线设计难题。特别是稀布阵列天线，其优势在于可以减少单元数量，从而降低成本和复杂度，但同时也带来了设计上的挑战，例如如何有效地控制其方向图的形成，以及如何解决由于单元稀疏可能导致的栅瓣问题。遗传算法作为一种强大的全局优化搜索工具，我相信它在解决这些复杂且非线性问题上具有巨大的潜力。我非常好奇书中将如何细致地剖析遗传算法的各个组成部分，并将其巧妙地应用于稀布阵列天线的具体设计场景。例如，是否会深入探讨如何设计有效的适应度函数，以同时考虑增益、旁瓣抑制、波束宽度等多个优化目标？书中对于MATLAB的运用程度也是我关注的重点，我期望能够看到具体、可执行的MATLAB代码片段，能够帮助我理解并复现书中的仿真结果，甚至将其改编到我自己的设计项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》的标题一下子就抓住了我。作为一名对天线设计和优化领域颇感兴趣的读者，能够看到一本专注于遗传算法与稀布阵列天线结合的专著，实在是令人兴奋。我尤其期待书中能够详细阐述遗传算法在稀布阵列天线参数（如单元位置、激励幅度和相位）优化方面的具体实现过程。例如，书中是否会提供详细的MATLAB代码示例，演示如何构建适应度函数来评估天线的性能指标，如方向图、增益、旁瓣电平等？我希望看到从问题的建模、遗传算法参数的选择（如种群大小、交叉概率、变异概率）、选择、交叉、变异等遗传操作的实现，到最终生成最优解的完整流程。同时，对于稀布阵列天线本身的特性，书中是否会有清晰的介绍，包括其相对于密集阵列的优势和挑战，以及在设计中需要特别注意的细节？我非常希望书中能用大量的图表和仿真结果来支撑理论分析，让我能够直观地理解遗传算法如何一步步地优化出性能优越的稀布阵列天线。

评分☆☆☆☆☆

《基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用》这个书名，让我对其中包含的知识充满了期待。遗传算法作为一种仿生优化算法，其在工程领域的应用越来越广泛，而稀布阵列天线作为现代通信系统中重要的组成部分，其设计优化也一直是个热门话题。这本书将这两者结合，显得非常有价值。我特别关注书中是否会介绍针对稀布阵列天线特点而设计的遗传算法变种，或者是否有针对特定优化问题的改进算法。例如，在稀布阵列天线的设计中，常常需要考虑单元位置的非均匀分布，这会使得搜索空间变得非常庞大且复杂，传统的遗传算法可能效率不高。我希望书中能够探讨如何有效地编码天线参数，以及如何设计更高效的交叉和变异算子，以加速收敛并找到更好的解。另外，对于MATLAB平台的运用，我期待书中不仅提供代码，还能有清晰的解释，说明每一步操作的目的和意义，方便初学者理解和进阶者深入研究。

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还可以吧

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很不错

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好

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天线方面可以啊

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天线方面可以啊

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