基于改进MOEA/D分解算法的天线阵优化设计

针对天线阵列设计需要优化的目标数量多、耗时长且难以收敛的问题，提出一种新的根据拥挤度动态调节邻域大小的基于分解的多目标进化算法MOEA/D。该算法引入一个拥挤参数集合，根据种群拥挤度的排名区间为子问题选取集合中不同的拥挤参数值，根据搜索阶段计算每个子问题的选择邻域和替换邻域，并间隔50代重新进行拥挤度排名计算达到动态调节邻域的目的，以平衡种群的收敛性和多样性。在对比实验中，选取测试函数DTLZ、WFG和直线阵列优化设计问题，将改进算法与其他4种算法进行性能对比。实验结果表明，改进算法在测试函数和直线阵列优化设计问题上表现均优于对比算法，搜索得到的Pareto解集满足天线阵列的设计需求。