发明名称 获得人工电磁材料的几何参数的方法、装置以及制作方法
摘要 本发明公开了一种获得人工电磁材料最优单元结构几何参数的方法及其装置,所述方法包括:输入包括多个电磁响应参数的多目标适应度函数,其中,多目标适应度函数具有适应度值;利用最优化算法在单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数,使多目标适应度函数的适应度值最大;输出多目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构几何参数。本发明还公开了一种人工电磁材料的制作方法。通过上述方式,本发明能够用计算机实现快速查找多目标最优单元结构几何参数,极大地提高超材料开发的效率。
申请公布号 CN102682159B 申请公布日期 2016.03.30
申请号 CN201210112844.6 申请日期 2012.04.17
申请人 深圳光启高等理工研究院 发明人 刘若鹏;季春霖;刘斌
分类号 G06F17/50(2006.01)I 主分类号 G06F17/50(2006.01)I
代理机构 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人 江耀纯
主权项 一种获得人工电磁材料最优单元结构几何参数的方法,其特征在于,包括:输入包括多个电磁响应参数的多目标适应度函数,其中,所述多目标适应度函数具有适应度值;利用最优化算法在所述电磁材料单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数,使所述多目标适应度函数的适应度值最大,所述多目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构几何参数即为所述电磁材料的最优单元结构几何参数;输出所述多目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构几何参数;其中,所述利用最优化算法在所述电磁材料单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数,使所述多目标适应度函数的适应度值最大的步骤包括:利用粒子群优化算法在所述电磁材料单元结构几何参数域中搜索最优单元结构几何参数,使所述多目标适应度函数的适应度值最大;具体包括:在所述电磁材料单元结构几何参数域中均匀采样K次,得到K个初始几何参数样本<img file="FDA0000850555700000011.GIF" wi="197" he="86" />其中,K为自然数,所述K个初始几何参数样本<img file="FDA0000850555700000012.GIF" wi="165" he="86" />即为初始化的粒子群<img file="FDA0000850555700000013.GIF" wi="198" he="103" />对每个所述初始化的粒子群<img file="FDA0000850555700000014.GIF" wi="164" he="87" />中的粒子g<sub>k0</sub>,设定初始化的粒子速度v<sub>k0</sub>;计算每个所述粒子g<sub>k0</sub>对应的适应度函数的适应度值f<sub>k</sub>,其中,1≤k≤K;根据所述计算出的每个粒子g<sub>k0</sub>对应的适应度值f<sub>k</sub>,找到所述计算出的最大的适应度值f<sub>Best</sub>,根据所述计算出的最大的适应度值f<sub>Best</sub>,找到与所述最大的适应度值f<sub>Best</sub>对应的粒子g<sub>k0</sub>值,与最大的适应度值f<sub>Best</sub>对应的粒子g<sub>k0</sub>值用g<sub>b</sub>表示;根据所述与最大的适应度值f<sub>Best</sub>对应的粒子g<sub>b</sub>值,用第一方程更新每个粒子的粒子速度v<sub>k</sub>,其中,所述第一方程是:v<sub>k</sub>=c<sub>0</sub>×v<sub>k0</sub>+c<sub>1</sub>×rand×(pb<sub>k</sub>‑g<sub>k</sub>)+c<sub>2</sub>×rand×(gb‑g<sub>k</sub>),其中,c<sub>0</sub>、c<sub>1</sub>以及c<sub>2</sub>是三个常数,rand为介于0和1之间的均匀分布的随机数,pb<sub>k</sub>代表迭代搜索过程中第k个粒子样本搜索过程中找到的局部最优点;根据所述更新后的每个粒子的粒子速度v<sub>k</sub>,用第二方程来更新每个粒子的位置g<sub>k</sub>,其中,所述第二方程是:g<sub>k</sub>=g<sub>k0</sub>+v<sub>k</sub>;在更新每个所述粒子的位置g<sub>k</sub>后,检测是否满足搜索终止条件,若满足所述搜索终止条件,则所述粒子g<sub>b</sub>即为所述电磁材料单元结构几何参数域中搜索到的最优单元结构几何参数g<sub>Best</sub>,并终止搜索过程,否则,用所述第一方程更新的每个粒子的粒子速度v<sub>k</sub>代替v<sub>k0</sub>,用所述第二方程更新的每个粒子的位置g<sub>k</sub>代替g<sub>k0</sub>,并返回所述计算每个粒子g<sub>k0</sub>对应的适应度函数的适应度值f<sub>k</sub>的步骤继续迭代搜索。
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