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粒子群優(yōu)化算法的精準(zhǔn)調(diào)控為突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法對(duì)濾波器尺寸進(jìn)行全局優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，PSO算法的目標(biāo)函數(shù)被設(shè)計(jì)為優(yōu)化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長(zhǎng)λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長(zhǎng)。

，策略有如下幾點(diǎn)：由于GWO算法本身不涉及個(gè)體歷史最優(yōu)信息，也即是無(wú)記憶種群，因此可以學(xué)習(xí)粒子群算法的策略，將個(gè)體歷史最優(yōu)引入包圍行為中，同時(shí)，由于領(lǐng)頭狼包含α、β、δ，這三個(gè)頭狼協(xié)同引領(lǐng)了群體進(jìn)化的方向，因此可以將SCA算法應(yīng)用于這三頭狼來(lái)增加其搜索空間，有助于GWO的全局搜索等等，具體策略在作者后面的文章將進(jìn)行更新，歡迎關(guān)注~ 參考文獻(xiàn) [1]MIRJALILI S,

);p=dof_constrained;f_aus=1:N;p_aus=zeros(1,N);p_aus(p)=p;f=f_aus-p_aus;f=find(f);A_ff=A(f,f);A_fp=A(f,p);A_pf=A(p,f);A_pp=A(p,p);end?? 運(yùn)行結(jié)果? 參考文獻(xiàn)[1]陳亞文,鄒學(xué)文.二維非穩(wěn)態(tài)對(duì)流擴(kuò)散方程反問(wèn)題的混沌粒子群算法