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粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性,不可微和多峰值的复杂问题.本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景.

tic;

% Initializations

pBestScore=zeros(N);

pBest=zeros(N,D);

gBest=zeros(1,D);

cg_curve=zeros(1,Max_iter);

%%%%%%%%%%%%% 生成初始种群 %%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%0为没有阵元，1 为有阵元%%%%%%

pos = randn(N,D);

[~,Index] = sort(pos);

pos = zeros(N,D);

for i = 1:N

    pos(i,Index(end-N+1:end,i)) = 1;

end

vel=rand(N,D)*2*Vmax-Vmax;

for i=1:N

    pBestScore(i)=inf;

end

% Initialize gBestScore for a minimization problem

 gBestScore=-inf;

for l=1:Max_iter 

    for i=1:size(pos,1)     

        %Calculate objective function for each particle

        fitness=fobj(pos(i,:));

        if(pBestScore(i)