量子进化算法及其在平面宽带匹配结构设计中的应用

作     者：杨楠 

作者单位：中国科学技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王刚

授予年度：2022年

学科分类：07[理学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 070201[理学-理论物理] 0811[工学-控制科学与工程] 0702[理学-物理学] 

主      题：量子进化算法 具有遗传操作算子的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-GO) 平面宽带匹配结构设计 离散构型结构 阻抗变换 功放输出匹配网络 

摘      要：量子进化算法(Quantum-inspired Evolutionary Algorithm,QEA)通过在进化算法中结合量子比特的概念,可以部署到未来的量子计算机上,实现高效优化设计。面向离散结构构型微波无源器件设计的多目标进化算法—具有遗传操作算子的基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition Combined with Genetic Operators,MOEA/D-GO)具有典型的量子比特特点,本文探索MOEA/D-GO的量子算法架构及实现,并将其用于平面宽带匹配结构设计进行验证。论文的主要工作包括:1.将量子进化算法中量子的概念与表示、量子旋转门等引入MOEA/D-GO算法,面向单比特离散结构构型设计,提出量子启发的MOEA/D-GO(Quantum-inspired MOEA/D-GO,QMOEA/D-GO)算法。进一步,面向混合精细结构的多比特构型,提出多叠加态量子比特,构造引入多叠加态量子比特后QMOEA/D-GO算法的个体表示及个体更新方式,提出多叠加态QMOEA/D-GO(Multi-superposition States QMOEA/D-GO,MS-QMOEA/D-GO)算法。2.通过与HFSS优化设计多节阻抗变换器对比,分析了 QMOEA/D-GO算法的效率;并通过实际匹配结构的加工测试,验证了 QMOEA/D-GO算法设计的有效性。采用所提出的QMOEA/D-GO算法分别设计平面多节阻抗变换器、平面宽带紧凑匹配结构,采用所提出的MS-QMOEA/D-GO算法设计高阻抗变换比匹配结构,仿真及测试结果均表明 QMOEA/D-GO 算法和MS-MOEA/D-GO算法可用于平面宽带匹配结构设计。3.采用所提出的QMOEA/D-GO算法设计基站AB类功率放大器输出匹配网络结构,采用所提出的MS-QMOEA/D-GO算法设计无集总匹配电容的基站功放输出匹配网络结构,仿真及测试结果均表明QMOEA/D-GO算法和MS-MOEA/D-GO算法可用于基站功放输出匹配网络结构设计。综上,面向单比特构型设计的QMOEA/D-GO算法和面向多比特构型设计的MS-QMOEA/D-GO算法,可在不同平面宽带匹配结构设计中获得良好应用,预期可在未来量子计算机架构下,实现高性能电磁结构的多目标优化设计。