PERFORMANCE OF SOME OPTIMIZATION METHODS FOR PATCH ANTENNA
PROBLEMS
Journal Name:
- Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name |
|---|
Abstract (2. Language):
As the variety of optimization methods cover a broad range from simple local algorithms to more complex
global ones and from derivative based to swarm-based ones it is hard to select which one is more suitable for
Computational Electromagnetics (CEM) problems. In the literature there are vast amount of applications of
optimization methods for the solution of CEM problems, however there is little or no information for selecting
the proper method for the particular problem which may lead to inefficient utilization of computational resources
and time. In this study, out of many optimization methods the Interpolated Quasi-Newton (QN), Nelder-Mead
(NM), Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization Algorithms which have very distinctive
features are selected. The performances of a simple C-shaped and a complex H-shaped tri-band micro strip patch
antennas have been improved by these methods. The antennas are selected such that the first can be analytically
modelled while the second is more complex and has a non-linear model, therefore the performance of the
optimization methods may be assessed more accurately. The physical dimensions of the antennas are the input
parameters of the algorithm while the desired return-loss (S11) resonant frequencies denote the output. It was
seen that the algorithms perform very differently due to the complexity and the nature of the problems. The
performances of the algorithms have been evaluated and criteria have been concluded to help proper decision
making. The trade-offs between the accuracy and computing times of the algorithms are discussed to help the
designer select the proper method. The results are verified by measurements.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Optimizasyon yöntemleri basit lokalden, karmaşık global olanlara, türev tabanlılardan sürü-parçacık tabanlı
algoritmaları kapsayacak şekilde geniş bir aralığa sahiptir. Bu sebeple Hesaplamalı Elektromanyetik
(Computational Electromagnetics – CEM) problemleri için hangi yöntemin uygun olduğuna karar vermek güç
olabilir. Literatürde CEM problemlerinin çözümüne yönelik birçok optimizasyon uygulaması mevcuttur ancak
belirli tür problem için hangi yöntemin uygun olduğuna dair yapılmış kıyaslamalı çalışmalar yok denecek kadar
azdır, dolayısıyla ilk denemelerde hesaplama kaynakları ve zaman verimsizce kullanılabilmektedir. Bu
çalışmada, yöntem olarak İnterpole edilmiş Quasi-Newton (QN), Nelder-Mead (NM), Genetik Algoritma (GA)
ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) Algoritması gibi birbirlerinden belirgin farkları olan algoritmalar
seçilmiştir. Basit C-tipinde ve daha karmaşık H-tipinde iki yama antenin tasarımları bahsi geçen yöntemler ile
gerçekleştirilmiştir. Antenlerin seçimindeki dikkat edilen husus, ilkinin tasarım parametreleri analitik olarak
tanımlanabilirken ikincisinin daha karmaşık ve doğrusal olmayan bir modele sahip olmasıdır. Bu sayede
optimizasyon yöntemlerinin performansları daha yüksek doğrulukla değerlendirilebilir. Antenlerin fiziksel
boyutları algoritmaların giriş parametrelerini, hedeflenen rezonans frekanslarındaki geri dönüş kaybı (S11) da
hedef fonksiyonunu teşkil etmektedir. Problemlerin doğası ve karmaşıklığı sebebiyle algoritmaların çok farklı
performans gösterdikleri gözlemlenmiştir. Algoritmaların performansları değerlendirilmiş ve uygun seçim
kararını vermek için kriterler belirlenmiştir. Algoritmaların doğruluk, işlem zamanı gibi birbirlerine göre avantaj
ve dezavantajları sıralanmış, bulunan sonuçlar deneysel ölçümler ile de teyit edilmiştir.
FULL TEXT (PDF):
- 3