《表1 适应度函数值：基于混合变异差分进化算法的均匀面阵稀疏优化》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于混合变异差分进化算法的均匀面阵稀疏优化》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

d B

分别将DE/rand/1，DE/best/1，DE/rand to best/1，DE/best/2，DE/rand/2用于仿真实例中，每个算法单独运行五次。缩放因子F设为0.5，交叉概率CR为0.9，λ固定为半辐射波长，算法最大迭代次数为300，稀疏率设为75%，θ和φ的取值范围都为0°～90°，u=sinθcosφ和v=sinθsinφ在区间（0，1]内采样点为100，以φ=0°(v=0）和φ=90°（u=0）平面的峰值旁瓣电平之和为适应度函数。以一个阵元总数为200，阵列孔径为4.5λ×9.5λ的矩形阵列为例，种群数量设置为200，表1显示了算法运行后的适应度函数值，图2显示了五种变异策略的平均收敛曲线。