(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111532868.2 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人 华南理工大 学 地址 510640 广东省广州市天河区五山路 381号 (72)发明人 王英俊　何志豪　晋刚　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 代理人 郑秋松 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于自适应灰狼算法的频率选择表面 设计方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于自适应灰狼算法的 频率选择表 面设计方法及系统， 该方法针对 频率 选择表面结构 优化问题， 以频率选择表面在中心 工作频率的滤波效果作为目标， 建立了以节点为 基础的频率选择表面单元优化模 型， 然后采用自 适应灰狼算法与模型结合进行求解， 并基于该方 法开发了频率选择表面设计系统； 与传统的FSS 优化方法相比， 本发明具有更大的优化范围且克 服了传统FSS设计效率低、 质量差和依赖经验等 缺陷， 通过本发明实现FSS单元从设计需求到成 品的自动化设计， 提高了FS S的设计效率。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114357862 A 2022.04.15 CN 114357862 A 1.一种自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 分析FSS单元形状特点， 基于FSS单元的形状节点位置建立FSS优化模型， 所述FSS优化 模型预设FSS单元整体尺寸范围和变形基本规则； 采用实数编码方式储 存FSS优化模型中每 个节点的位置信息， 作为灰狼算法中的个 体； 对灰狼算法增加改进策略形成自适应灰狼算法， 对初代种群的领导者加入分散策略， 在灰狼个 体位置更新时引入反向移动和非线性 步长， 在收敛阶段增强局部 搜索； 将自适应灰狼算法输出的节点信息进行仿真分析， 将FSS设置为无限大周期性平面， 得 到中心工作频率附近FS S传输系数； 将获得的仿真结果返回自适应灰狼算法， 计算目标函数， 根据自适应灰狼算法的收敛 规则开始下一次迭代， 直到算法结束； 输出实体， 得到经 过优化的FS S模型。 2.根据权利要求1所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 基于FSS单元的形状节点 位置建立FS S优化模型， 具体步骤 包括： 对单元基本结构进行分析， 标记出轮廓上的节点， 并为每 个节点编号； 以FSS单元形心为中点建立极坐标系， 记录各节点的相对位置信息， 所有节点的位置信 息储存在实数组中； 预设约束条件， 所述约束条件用于约束每个节点的活动 区域， 增加约束后调用自适应 灰狼算法对单 元形状进行优化， 更新每次迭代后节点 位置信息； 依据节点的编号与位置信息重新获得FSS形状， 同时将当前的节点信息储存到下一次 迭代的实数组中。 3.根据权利要求1所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 对初代种群的领导者加入分散策略， 具体加入以欧式距离为判断标准的领导分散策略， 当 计算得到的欧氏距离小于限制值时， 更新灰狼个 体的位置信息 。 4.根据权利要求3所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 欧式距离的计算公式表示 为： 其中， n表示个体包含的变量总数， α、 β和 δ分别表示灰狼算法中拥有最 高适应度的三个 灰狼个体， xα i表示α 个体第i个变量的值， xpi代表与β 或δ个 体第i个变量的值。 5.根据权利要求3所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 当计算得到的欧氏距离小于限制值时， 更新灰狼个体的位置信息， 具体位置更新方式表示 为： X(t+1)＝U+L ‑X(t)/2 其中， X表示灰狼个体的位置信息， U表示上限， L表示下限， t表示当前个体的代数， t+1 表示下一代。 6.根据权利要求1所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 在灰狼个 体位置更新时引入反向移动和非线性 步长， 具体 计算步骤包括： 个体更新位置时以设定概 率向当前潜在猎物的反方向移动， 计算公式为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114357862 A 2P＝0.5+PA 其中， α、 β和 δ分别表示灰狼算法中拥有最高适应度的三个灰狼个体， X1、 X2、 X3分别对应 当前个体向α、 β和δ的位移， r3表示随机数， P表示反向移动发生的概率， PA表示自适应的系 数； 将步长减少过程 转变为非线性过程， 计算公式为： As＝2as*r1‑as X1＝Xα‑As*(Dα) 其中， as表示替代原 灰狼算法 中拥有最高适应度的灰狼个体α， As表示个体向灰狼个体α 移动的位移系数， Xα为灰狼个体α 的位置， Dα代表个体到灰狼个体α 的距离， X1表示个体向灰 狼个体α 移动的位移， q、 r1为随机数。 7.根据权利要求1所述的自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法， 其特征在于， 所述 在收敛阶段增强局部搜索， 具体步骤包括： 在收敛阶段对所有个体增加 一次独立的迭代计 算， 使个体有两种迭代结果， 再将其中较好的结果组成下一种群。 8.一种基于自适应灰狼算法的频率选择表面设计系统， 其特征在于， 包括： FSS优化模 型构建模块、 位置信息储存模块、 灰狼算法优化模块、 仿真分析模块、 循环迭代模块和实体 输出模块； 所述FSS优化模型构建模块用于建立FSS优化模型， 基于FSS单元的形状节点位置建立 FSS优化模型， 所述FS S优化模型 预设FSS单元整体尺寸范围和变形基本规则； 所述位置信 息储存模块用于采用实数编码方式储存FSS优化模型中每个节点的位置信 息， 作为灰狼算法中的个 体； 所述灰狼算法优化模块用于对灰狼算法增加改进策略形成自适应灰狼算法， 对初代种 群的领导者加入分散策略， 在灰狼个体位置更新时引入反向移动和非线性步长， 在收敛阶 段增强局部 搜索； 所述仿真分析模块用于将自适应灰狼算法输出的节点信息进行仿真分析， 将FSS设置 为无限大周期性平面， 得到中心工作频率附近FS S传输系数； 所述循环迭代模块用于将获得的仿真结果返回自适应灰狼算法， 计算目标函数， 根据 自适应灰狼算法的收敛规则开始下一次迭代， 直到算法结束； 所述实体输出模块用于 输出实体， 得到经 过优化的FS S模型。 9.一种计算机可读存储介质， 存储有程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执行时实现 如权利要求1 ‑7任一项所述基于自适应灰狼算法的频率选择表面设计方法。 10.一种计算设备， 包括处理器和用于存储处理器可执行程序的存储器， 其特征在于， 所述处理器执行存储器存储的程序时， 实现如权利要求1 ‑7任一项所述基于自适应灰狼算 法的频率选择表面设计方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114357862 A 3