南敬昌,张云雪,高明明

(辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

融合BFGS的自适应蜂群算法在谐波平衡分析中的应用

南敬昌,张云雪,高明明*

(辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

(*通信作者电子邮箱1455525715@qq.com)

针对谐波平衡分析中传统算法存在初值限制,以及智能算法收敛速度慢的缺点,提出一种基于BFGS(Broyden-Fleteher-Goldfarl-Shanno)算法局部搜索策略的自适应蜂群算法。该算法在基本蜂群算法的基础上引入非线性的动态调整因子代替蜂群算法搜索公式中的随机变量,增加搜索的自适应性,并将BFGS算法运用到自适应蜂群算法后期求解,提高其局部搜索能力。实验结果表明,改进算法较标准蜂群算法迭代次数减少51.9%,相对于传统BFGS算法和部分改进智能算法均表现出较好收敛性能。

自适应蜂群算法;动态调整因子;BFGS算法;谐波平衡;非线性分析

0 引言

微波有源非线性电路的分析与设计一直是微波技术领域的主要工作,自20世纪80年代以来,谐波平衡法[1-2]被广泛应用于射频微波电路的非线性分析中。谐波平衡分析中算法求解过程较为耗时且精度不高。拟牛顿算法[3]每次迭代只需通过测量梯度的变换构造一个目标函数模型从而达到超线性收敛特性,避免了牛顿法中Hessen矩阵的计算,更适合现实大规模非线性电路的求解；但若初值远离极值点将导致算法不收敛。文献[4]引入伽辽金法以减少谐波分析时采用过采样技术产生的多项式方程,从而降低求解维度；……