基于多目标空间映射算法的微波器件设计方法

摘要

本发明公开了一种基于多目标空间映射算法的微波器件设计方法，涉及电磁计算领域，该方法步骤为：1.多目标粒子群优化计算粗糙模型。2.精确模型评价粗糙模型Pareto最优解集的响应，由精确模型响应更新精确模型Pareto最优解集。3.采用差值神经网络模型建立粗糙模型与精细模型之间的映射关系。4.粗糙模型结合差值模型作为新的粗糙模型，多目标粒子群优化计算新粗糙模型。5.判断终止条件，若满足终止条件则输出精确模型Pareto最优解集，否则返回步骤2。本发明可以完成多目标形式的空间映射计算，使用差值神经网络模型替代参数提取过程，算法具有较好的收敛性和稳定性。

主权项

一种基于多目标空间映射算法的微波器件设计方法，其特征在于，包括以下步骤：1）使用多目标粒子群算法优化计算粗糙模型，控制Pareto最优解集的大小，得出一组Pareto最优解集；2）将粗糙模型Pareto最优解集送入精细模型计算响应，由精细模型响应更新精细模型Pareto最优解集；3）采用差值神经网络模型训练神经网络，将粗糙模型适应度作为输入，精细模型与粗糙模型适应度之差作为输出；4）将粗糙模型结合差值神经网络模型作为新粗糙模型，使用多目标粒子群优化计算新粗糙模型，得出一组基于粗糙模型和差值神经网络模型的Pareto解集，且控制解集的大小；5）判断Pareto最优解集个数是否满足设计要求，若满足设计要求，则输出精细模型的最优解集，否则返回步骤2）。