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粒子群優化算法的精準調控為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化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λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。

，策略有如下幾點：由于GWO算法本身不涉及個體歷史最優信息，也即是無記憶種群，因此可以學習粒子群算法的策略，將個體歷史最優引入包圍行為中，同時，由于領頭狼包含α、β、δ，這三個頭狼協同引領了群體進化的方向，因此可以將SCA算法應用于這三頭狼來增加其搜索空間，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行更新，歡迎關注~ 參考文獻 [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?? 運行結果? 參考文獻[1]陳亞文,鄒學文.二維非穩態對流擴散方程反問題的混沌粒子群算法