1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên ứu và phát triển thuật toán di truyền cho tối ưu điện từ trường

63 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên Cứu Và Phát Triển Thuật Toán Di Truyền Cho Tối Ưu Điện Từ Trường
Tác giả Nguyễn Thu Trang
Người hướng dẫn TS. Phạm Thành Cường
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Kỹ Thuật Viễn Thông
Thể loại Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản 2017
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 63
Dung lượng 1,24 MB

Nội dung

Trang 1 NGUYỄN THU TRANGBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI--- Họ và tên tác giả luận vănNGUYỄN THU TRANGKỸ THUẬT VIỄN THÔNGTÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂNNghiên cứu và phát triển

Trang 1

Họ và tên tác giả luận văn

NGUYỄN THU TRANG

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN

Nghiên cứu và phát triển thuật toán di truyền cho tối ưu điện từ

trường

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Trang 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

Họ và tên tác giả luận văn

NGUYỄN THU TRANG

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN

Nghiên cứu và phát triển thuật toán di truyền cho tối ưu điện từ trường

Chuyên ngành : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KĨ THUẬT

KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

TS PHẠM THÀNH CÔNG

Hà Nội – 2017

Trang 3

L ··· 3

L ··· 4

DANH M C KÍ HI U VÀ CÁC CH VI T T T ··· 6

DANH M C CÁC B NG ··· 7

DANH M C HÌNH V TH ··· 8

NG 1 : T NG QUAN V CÁC THU T TOÁN T ··· 9

1 T t bi n ···

n ···

m ng u nhiên ···

m vàng ···

···

c hai ···

2 T u bi n ···

2.1 Tìm ki m ng u nhiên ··· 13

2.2 Tìm ki ng th ng ··· 13

2.3 Thu t toán Nelder - Mead - Downhill - Simplex ··· 17

3 So sánh các thu t toán v i nhau ··· 17

4 Thu t toán mô ph ng ··· 19

5 Thu t toán di truy n ··· 20

NG 2 : PHÂN TÍCH THU T TOÁN DI TRUY N ··· 22

2 Lý thuy t v thu t toán di truy n ··· 22

···

···

···

···

···

···

31 ···

···

···

Trang 4

2.3.1 T anten b ng a ch

i chéo m t n ng u nhiên ···

2.3.2 T anten b ng bánh xe m ··· 40

NG D NG THU T TOÁN DI TRUY N CHO T N T NG ··· 47

1 T ng ···

2 K t qu c ··· 49

3 Bài h c rút ra··· 57

N ··· 60

··· 61

Trang 6

Anten là m t b ph n quan tr ng không th thi c c a b t kì h th ng thông

ng d ng thì yêu c u k thu i v i anten là khác nhau và v quan tr

l p trình, áp d ng vào trong các thi t k gi i quy t t t các bài toán

n t ng, bài toán t ng bài toán mà có tham s r i r c.Trong p

Trang 7

: NGHIÊN C U VÀ PHÁT TRI N THU T TOÁN DI TRUY N CHO T I

Trang 9

DANH M C CÁC B NG

B ng 2.1 Kh i t o qu n th 36

B ng 2.2 Sau khi s p x p 36

B ng 2.3 Ch n ng c viên làm b m 36

B ng 2.4 T o m t n i chéo ng u nhiên 37

B ng 2.5 S t bi n th h th nh t 37

B ng 2.6 S p x p giá tr t bi n

B ng 2.7 Ch n l a tournament th h th 2 38

B ng 2.8 T o m t n và t o con 39

B ng 2.9 S t bi n th h th 2 39

B ng 2.10 Qu n th sau khi s p x p th h th hai 39

B ng 2.11 K t qu t c th h th 31

B B B B B c t i chéo

B

B

B ng 3.1Tham s u vào c a thu t toán 50

B i tham s u vào c a thu t toán

B ng 3.3 T h p các tr ng s t t nh t sau khi t ng thu t toán truy n 57

Trang 10

DANH M C HÌNH V TH

Hình 1.1 Kho ng tìm ki m vàng 11

kh i thu t toán tìm ki ng th ng

Hình 1.3 Thu t toán tìm ki m theo tr c t m c c ti u k v m b u khác nhau

Hình 1.4 B ng so sánh giá tr c i ph trung bình c a 4 thu t toán v i 3 lo i anten khác nhau 19

Hình 1.5 Giá tr trung bình c a búp sóng ph l n ch y thu t toán

h i t c a hàm m c tiêu khi dùng thu t toán mô ph ng

Hình 2.4 Ch n l u 31

Hình 2.5 Giá tr nh nh t c c tìm b i thu t toán v t c n 3

Hình 3.1 So sánh hàm AF c a anten m ng 20 ph n t c và sau khi t thu t toán di truy n bi n liên t c m c là -24.808dB

h i t c a thu t toán 51

h i t c a thu t toán khi gi m t l t bi n còn 0.2

Hình 3.4 So sánh hàm y u t m ng AF khi t l t bi n gi m còn 0.2 52

c - i thôn h i t c a thu t toán 54

Hình 3.7 Giá tr hàm m c tiêu sau 1000 vòng l t -30.552dB 55

Hình 3.8 Hàm tham s m ng 55

h i t c a thu t toán 56

Trang 11

: T NG QUAN V CÁC THU T TOÁN T I

c khác v khoa h c k thu t, n l c nghiên c

t ng t p trung vào nghiên c u và tìm ki m gi i pháp cho m

Trang 12

-(local minima)

ng các bài toán t u có nhi u bi

ng h n ta có th chia thành nhi u bài toán m t bi

ng hay s d ng cho các bài toán m t bi n là :

Trang 13

nhanh n u g p may m n N m là thu t toán s

Trang 14

Ch gi l o hàm b c nh o hàm b c hai và gi s r

(1.5) Suy ra :

c b c hai g n v i giá tr c c ti u và tìm ra giá tr c c ti u c a phép n

th c b ] Cho ba [2 m trong kho ng (x0, x1, x2), c c tr c c n i suy b c hai s là :

Trang 15

- Tìm ki m ng u nhiên (random search)

- Tìm ki ng th ng (line search)

- Thu t toán xu ng d c Nelder-Mead Downhill simplex

2.1 Tìm ki m ng u nhiên

l i r t d hi u, không c n các khái ni m toán h

Ch c n hai dòng code Matlab là có th l p trình xong thu t to

Ki

d ng

Trang 18

c bi Fl(BFGS):

(1.16)

y BFGS có th c vi t theo ma tr n ngh o c a DFP

N u m t bài toán có N chi u ta có th l ng tìm ki m tr c giao và

ra c c ti u trong N vòng l p u, v là hai vector tr

ta có :

(1.17) Suy ra :

(1.18)

nh.N u công th c (1.18)

c g i là các vector liên h p ho c H là vector t

h p N vector có thu c bi t là m t t p h p liên h p Các vector

S tri n khai t t nh t c a thu ng liên h p là thu t toán gradient liên h

m t vector liên h p m i :

(1.19)

Trang 19

(1.20) Công th c (1.20) c n tính toán ma tr n Hessian, c tìm b ng cách tìm

2.3 Thu t toán Nelder - Mead - Downhill - Simplex

simplex xu ng d c cho t i khi nó vây quanh c c ti u M t simplex là m

hình h n và có th c hình thành trong m t không gian N chiSimplex có N + 1 m t, ví d t hình tam giác trong không gian 2 chi u

cao nh c thay th v i m m m i có giá tr hàm m c tiêu th

3 So sánh các thu t toán v i nhau

so sánh s ho ng hi u qu c a 4 thu t toán trên ta cùng xem xét thu t toán

d c theo tr

Trang 20

(1.25)

= s ph n t trong m ng anten = = tr ng s ph c c a ph n t anten

- Broyden Fletcher Goldfarb Shanno (BFGS)

- Davidon Fletcher Powell (DFP)

- Nelder Mead downhill simplex (NMDS)

Trang 21

Hình 1.4 B ng so sánh giá tr c i ph trung bình c a 4 thu t toán v i 3 lo i

anten khác nhau

các thu t toán này không th m c c ti u toàn c u ra c a thu

là mô ph ng (simulated annealing) [7]

Trang 22

t s ng u nhiên khô i, T là nhi Ngiá tr bi n s c ch p nh n M t t p h p bi n m i thay th t p h p b

lo c tìm b ng cách thêm m c ng u nhiên cho t p h p bi

trung bình (mean) c a Thu t toán k t thúc khi T g n b ng không

Hình 1.6 h i t c a hàm m c tiêu khi dùng thu t toán mô ph ng

h i t c a thu t toán mô ph ng khi t

(simulated annealing) r t gi ng thu t toán GA (genetic algorithm).Sau nhi u th

nghi m thì GA thích h i các bi n liên t c, r i r c, s nguyên ho c k t hcác bi n cùng nhau

5 Thu t toán di truy n

Trang 24

: PHÂN TÍCH THU T TOÁN DI TRUY N

2 Lý thuy t v thu t toán di truy n

Trang 27

Hình 2.1 sau

Trang 28

0.80703 0.76024 0.8863 0.62493 0.69272 0.80884 0.11081 0.9381 0.080245 0.27065 0.08569 0.05875 0.69786 0.56797 0.16236 0.53619

Trang 29

1.6351 2.4147 2.1491 3.1454 3.0785 2.5505 0.49534 1.9644 (2.5)

x=xlo + (xhi-xlo)*([2.^(-[1:nbits])]*reshape(pop(1,:), nbits, nvar))

(2.6)

Trang 30

-(2.7) 2.2.3

Trang 31

pop=pop(ind(1:natsel),:) cost=cost(1:natsel)

[pop cost] =

0.080245 0.27065 0.08569 0.05875 0.49534 0.25722 0.38528 0.35428 0.63836 1.6351 0.69786 0.56797 0.16236 0.536191.9644 0.68154 0.046657 0.94308 0.47787 2.1491

parents =[1 2 3 4]

prob =[0.1 0.2 0.3 0.4]

Trang 33

2.2.5

V i(

Ví d :

-point crossover):

mask=zeros(1,ceil(rand*(nvar*nbit -1)))

*ones(1,nvar*nbit) mask=round(rand(1,nvar*nbit))

Trang 34

(con th 2)

offspring1=mask.*mother+not(mask).*father offspring2=not(mask).*mother+mask.*father

Trang 37

cbits [6]

Hình 2.5 Giá tr nh nh t c c tìm b i thu t toán v t c n

S d ng thu t toán di truy n cho m t qu n th

Trang 38

8 101001000011101001010000 5.734

B ng 2.1 Kh i t o qu n th Sau khi s p x p :

c c l a ch n m t cách ng u nhiên ng c viên v i cost t

ch n làm m (mother) Ti p t c ch n ng u 2 ng c viên trong s còn l i và ng c viên nào có cost t c ch n làm b B i vì qu n th

nên b ho c m luôn là nhi m s c th t t nh t trong danh sách:

Trang 39

Hình trên cho th y 1 s c ch n làm c b và m Và c p b m ti p theo là nhi m s c th 1 và 1 M t n ng c t o ta và áp d ng cho c p b

Trang 40

B ng trên là các nhi m s c th b t bi n và cost c a chúng Hai nhi m s c th

000101111011011000001111 100111001111011111101101 10.722

111010000100100111110000 100111011111011111101101 11.378

011011000101111001100101 100111001111011111101101 10.722

100100111010000110011010 100111011111011111101100 11.378

Trang 41

B ng 2.10 Qu n th sau khi s p x p th h th hai

K t thúc th h th hai và chu n b cho th h th 3.Sau hai th h , m

Trang 44

4

Trang 48

nhau

th c nh t và k t thúc th h th t bi n giúp m r ng vùng tìm kithu t toán không b m c k t các giá tr c c tr c c b Thu t toán di truy n luôn cho k t qu t t

Trang 49

: NG D NG THU T TOÁN DI TRUY N CHO

[1]

c g i là h s m ng (array factor AF), v i anten tuy n tính h s m

c sau:

(3.1)

= : tr ng s ph n t góc l ch pha gi a v là trí t ph n t và v trí quan sát

N là s ph n t c a m ng anten

Trong nhi ng h p, h s m ng (AF) có th c chuy i sang mô

b c x ng xa c a anten (FF) theo công th c :

FF = EP x AF

Trang 50

n t - element pattern) là mô ph ng v góc

xa c a m trong m ng anten, gi s r ng t t c các ph n t tr

có mô hình gi ng h t nhau

Hàm giá tr cho thu t toán di truy ng bao g m m t s khía c n

h s m ng ho c mô hình anten.Ví d kháng hay thi t k m ng r t qu

gi i quy c còn thu t toán di truy n l i ng d ng r t t t

M ng anten có r t nhi u cách c u hình Anten d c theo tr c x có h s anten AF theo công th c sau [5]:

Và là kho ng cách gi a các ph n t và tâm anten

Trang 52

Gi s i x ng vì th s bit c a m t cá th nvar = N/2 Các thôn

B ng 3.1 Tham s u vào c a thu t toán

Hình 3.1 So sánh hàm AF c a anten m ng 20 ph n t c và sau khi t

Trang 53

Gi nguyên các tham s trên ph n t c a anten, s ph n t c gi l

toán và hàm array factor k t qu

Trang 54

Hình 3.3 h i t c a thu t toán khi gi m t l t bi n còn 0.2

Hình 3.4 So sánh hàm y u t m ng AF khi t l t bi n gi m còn 0.2

Trang 55

thiên nhi vector tr ng s c là 0.960.88803 0.6674 0.69059 0.52655 0.42587 0.31293 0.23165

Trang 56

anten m ng 20 ph n t Nh có thu t toán di truy n mà quá trình t

Trang 57

n c là 0.95999 0.94157 0.83199 0.6944 0.49256 0.42382 0.28887 0.17936 0.15359 0.041308 th c v i:

Hình 3.7 Giá tr hàm m c tiêu sau 1000 vòng l p t -30.552dB

Trang 58

N u gi nguyên các tham s i t l t bi

k t qu

Hình 3.9 h i t c a thu t toán

Hình 3.10 Hàm y u t m ng AF theo u giá tr c là -24.087

Trang 59

thu t toán ch y t t ta c u ch nh các tham s u vào sao

c k t qu chính xác và t t

b ng thu t toán di truy

Trang 60

bit trong phép d ch pha ho c trong nhi m s c th Msóng ph i c a m ng là (2 N u m c sóng ph -20dB thì B là

là s nguyên ti p theo l )

S ng nhi m s c th kh i t o qu n th Càng nhi u nhi m s c th càn

a thu n r ng, t ng s nhi m s c th g p 10 l n s bit mã hóa nh

th N u có quá nhi u bit trong m t nhi m s c th thì máy tính c i d li u sang

nhi u khi ch y trong RAM

bi t o ra các bit trong nhi m s c th Khu v c trung tâm anten s

khu v c hai bên c t c sóng ph th p trong mô hình b c x

Trang 61

h i t c a thu t toán m d ng thu t toán là m t vi

c c c tr toàn c c Khi ch y thu t toán có v v h i t ta có th xem xét th

i m t thu t toán khác phù hThu t toán di truy n r t h u ích cho nhi u bài toán t n t

toán vét c n hay ng u nhiên t n quá nhi u th i gian

Trang 62

N

Khi các thu t toán tuy n tính không phát huy tác d ng v i các bài toán có nhi u

tham s hay các tham s ph c t p, liên t c, r i r c thì thu t toán di truy n th hi n

u các thu t toán t

t h i t và t c a thu t toán.Các tham s khác

c l n thì c i thi n hi các th h sau T l

t bi n th p c i thi n hi là giá tr trung bình c a t t c

thu t toán di truy n là m t k thu t m nh m và thi t th c

Trang 63

1 Haupt, R L (1995), An introduction to genetic algorithms for electromagnetics, IEEE Antennas Propagat Magazine, vol 37, pp 7-14

2 G Luenberger (1984), Linear and №nlinear Programming, Addison-Wesley, Reading, MA, pp 188-212

3 M J D Powell (1964), An efficient way for finding the minimum of a function

of several variables without calculating derivatives, Comput J, pp 155 162

4 P Brahma, P Nandi (2015), A Senapati and J S Roy, Reduction of Sidelobe level of thinned phase array antenna using genetic algorithms, International Journal

Ngày đăng: 22/01/2024, 14:57

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w