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Modification of the particle swarm optimization method through the intervention technique and its application for antenna design
Modificación del método de optimización de enjambre de partículas mediante la técnica de intervención y su aplicación en el diseño de antenas
DOI:
https://doi.org/10.15446/dyna.v88n218.93260Palabras clave:
Modified PSO, PSOit, Intervention Technique, Antennas Optimization (en)optimización de enjambre de partículas; PSO; PSO modificado; PSOit; técnica de intervención; optimización de antenas. (es)
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In this research, a modification of the particle swarm optimization method was proposed, which is based on an intervention technique for the design of antennas. The proposed method was tested through its application on typical benchmark functions. Moreover, it was applied to the optimal design of a narrow band antenna and two ultra-wideband antennas through shape and hybrid optimization. The objective function was based on minimizing the S11 magnitude in the desired frequency range to improve impedance matching. The modified method had a better performance than the original particle swarm optimization in the typical benchmark functions, and the best results were obtained for the antenna optimization process. Therefore, this method is a good alternative to be applied in these processes because it allows obtaining a better quality of solution and reducing the number of evaluations of the objective function.
En esta investigación se propone un método modificado de optimización de enjambre de partículas, basado en una técnica de intervención para el diseño de antenas. El método propuesto se probó mediante su aplicación a funciones de prueba típicas. Asimismo, se aplicó en el diseño óptimo de una antena de banda angosta y dos antenas de banda ultra ancha mediante optimización de forma e híbrida. La función objetivo se basó en minimizar la magnitud de S11 en el rango de frecuencias deseado para mejorar el acoplamiento de impedancia. El método modificado presentó un buen desempeño en las funciones de prueba típicas y se obtuvieron los mejores resultados en el proceso de optimización de las antenas. De esta manera, el método propuesto es una buena alternativa para ser aplicado en estos procesos, ya que permitió obtener una mejor calidad de solución y reducir el número de evaluaciones de la función objetivo.
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CrossRef Cited-by
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