Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- todolist
- antenna
- amazon
- GA
- Electromagnetic Optimization
- Genetic Algorithms
- Optimization
- Electromagnetics
- Computational Electromagnetics
- Engineering Optimization
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Antenna Design
- Numerical Methods
具体描述
Authoritative coverage of a revolutionary technique for overcoming problems in electromagnetic design Genetic algorithms are stochastic search procedures modeled on the Darwinian concepts of natural selection and evolution. The machinery of genetic algorithms utilizes an optimization methodology that allows a global search of the cost surface via statistical random processes dictated by the Darwinian evolutionary concept. These easily programmed and readily implemented procedures robustly locate extrema of highly multimodal functions and therefore are particularly well suited to finding solutions to a broad range of electromagnetic optimization problems. Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms is the first book devoted exclusively to the application of genetic algorithms to electromagnetic device design. Compiled by two highly competent and well-respected members of the electromagnetics community, this book describes numerous applications of genetic algorithms to the design and optimization of various low- and high-frequency electromagnetic components. Special features include:
* Introduction by David E. Goldberg, "A Meditation on the Application of Genetic Algorithms"
* Design of linear and planar arrays using genetic algorithms
* Application of genetic algorithms to the design of broadband, wire, and integrated antennas
* Genetic algorithm-driven design of dielectric gratings and frequency-selective surfaces
* Synthesis of magnetostatic devices using genetic algorithms
* Application of genetic algorithms to multiobjective electromagnetic backscattering optimization
* A comprehensive list of the up-to-date references applicable to electromagnetic design problems
Supplemented with more than 250 illustrations, Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms is a powerful resource for electrical engineers interested in modern electromagnetic designs and an indispensable reference for university researchers.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
作为一名在光学工程领域深耕多年的研究者，我一直关注着如何利用计算方法来驱动光学器件的设计与优化。特别是对于那些涉及衍射光学、光子晶体以及表面等离激元光学器件，其性能往往高度依赖于复杂的几何结构和材料的精细调控。传统的优化算法在这种情况下往往显得捉襟见肘，因为其参数空间巨大，而且目标函数可能存在大量的局部极值。因此，《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。我设想，这本书的核心内容将会深入探讨如何将光学设计中的各种目标，例如衍射效率、光束整形精度、光子晶体的带隙特性、表面等离激元共振峰的位置和宽度等，转化为遗传算法的可操作的适应度函数。我非常期待书中能提供一些具体的案例研究，例如如何利用遗传算法优化一个菲涅尔衍射透镜的相位分布，以实现高效的光束聚焦；或者如何设计一种具有特定光学响应的光子晶体结构，用于光通信或传感应用。此外，我希望书中能够深入讨论如何有效地编码光学器件的几何参数，以及如何设计适应性强的选择、交叉和变异操作，以适应不同类型光学问题的特点。
评分对于我这样一名在通信工程领域工作多年的工程师来说，电磁兼容性（EMC）是一个永恒的挑战。产品在设计阶段就要考虑到电磁干扰（EMI）的抑制和电磁敏感性（EMS）的增强，而这往往涉及到复杂的PCB布局、屏蔽设计以及滤波器设计。在这些问题面前，传统的优化方法往往难以应对，因为它们依赖于梯度信息，而EMC问题中的响应往往是非线性的、多模态的，甚至可能是不可微的。因此，当我在书架上看到《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书时，我的眼睛瞬间亮了起来。书名清晰地表明了其核心主题：利用遗传算法解决电磁优化问题。我大胆猜测，这本书的核心内容将会深入剖析如何将复杂的电磁兼容性指标，如传导发射、辐射发射、静电放电抗扰度等，转化为适合遗传算法的适应度函数。我非常期待书中能够提供一些具体的案例，例如如何利用遗传算法优化PCB的电源/地平面结构以降低共模电流，或者如何设计一种高性能的电磁屏蔽结构，使其在最小化体积的同时，达到最佳的屏蔽效能。另外，我想象书中还会探讨一些更高级的遗传算法技术，比如多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithms, MOGA），因为在EMC设计中，我们往往需要在多种性能指标之间进行权衡，例如在抑制辐射发射的同时，也要保证信号的完整性。如何有效地指导遗传算法进行这种多目标优化，将是这本书的一大亮点。
评分在学习和研究电磁学过程中，我常常会遇到一些非常规的、具有挑战性的优化问题，这些问题涉及复杂的物理模型和巨大的参数空间，使得传统的优化方法常常显得力不从心。例如，如何设计一种具有特殊电磁响应的结构，以实现某种前所未有的功能，或者如何优化现有的电磁器件，以达到更高的性能指标。在这样的背景下，我对于《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书的期望值非常高。我猜想，这本书的核心内容将会围绕着如何有效地运用遗传算法这一强大的智能优化工具，来解决这些棘手的电磁优化难题。我非常期待书中能够深入浅出地阐述遗传算法的基本原理，并详细介绍如何将其与各种电磁仿真模型相结合，构建起完整的优化流程。我尤其希望书中能够提供一些具有代表性的应用案例，比如如何利用遗传算法优化一个新型的高效电磁吸波材料，或者如何设计一种具有特定电磁特性的超表面器件，以实现诸如波束控制、全息成像等功能。此外，对于如何处理优化过程中的各种约束条件，以及如何评价优化算法的效率和鲁棒性，我也是非常关注的。这本书的成功之处，很可能在于它不仅能教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而真正掌握利用遗传算法解决复杂电磁问题的精髓。
评分作为一个在电磁场与微波技术领域工作多年的研究者，我深切体会到电磁逆问题（Electromagnetic Inverse Problems）的复杂性和重要性。这类问题通常涉及到根据已知的电磁场观测数据，反推出潜在的电磁源或者材料的分布。例如，在医学成像领域，需要根据外部探测到的信号来重建体内组织的电磁参数；在目标识别领域，需要根据雷达回波来识别目标的形状和材料。这些问题往往是病态的（ill-posed），即微小的测量误差可能导致反演结果的巨大偏差。传统的求解方法，如最小二乘法或正则化方法，虽然有其适用性，但在面对高度非线性和多解性的情况时，往往难以获得鲁棒且准确的结果。因此，《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书的书名，让我看到了一个潜在的解决方案。我推测，书中会详细介绍如何将电磁逆问题的求解过程转化为一个优化问题，并利用遗传算法的全局搜索能力来寻找最优解。我特别期待书中能够提供一些具体的案例，例如如何利用遗传算法根据外部探测到的电磁场数据，反推出隐藏在介质中的微小缺陷或者隐藏目标的电磁参数分布。另外，我希望书中能讨论如何构建合适的适应度函数，能够平衡数据的拟合精度与解的物理合理性。
评分在电子设计自动化（EDA）领域，尤其是在射频和微波电路的布局布线（Layout）优化方面，我一直苦苦寻求更高效的工具和方法。例如，如何在一个有限的PCB空间内，合理地安排多个射频组件，同时又要尽量减小它们之间的串扰和寄生耦合，以保证整个电路的性能。传统的启发式算法或者基于规则的布局方法，在处理复杂、多目标、耦合强烈的射频布局问题时，往往表现出局限性。因此，《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书的出现，让我看到了希望。我设想，这本书会深入探讨如何将射频电路的布局参数（例如组件的位置、方向、连接方式）转化为遗传算法可以理解的“基因型”，并设计出相应的适应度函数来评估布局的性能，例如串扰水平、信号完整性、总面积占用等。我特别期待书中能够提供一些实际的布局优化案例，例如如何利用遗传算法优化一个多通道射频接收机的PCB布局，以最小化通道间的互调失真；或者如何设计一种最优的微带线走线方式，以降低其辐射损耗。另外，我希望书中能探讨如何将遗传算法与其他EDA工具相结合，形成一个完整的自动化设计流程，这将极大地提升我的工作效率。
评分在我过去的几年里，我一直致力于解决射频（RF）前端模块的设计优化问题，尤其是在微波和毫米波频段。天线设计、滤波器设计、匹配网络设计等等，每一个环节都需要精密的参数调整，以达到最佳的性能指标，例如高增益、低噪声系数、宽带特性以及优良的阻抗匹配。然而，这些设计过程往往伴随着非线性、耦合复杂的电磁效应，使得传统的基于解析模型或简单数值迭代的方法难以找到全局最优解。这本书的出现，其书名《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》直击我所面临的核心痛点。我充满期待，希望书中能详尽地阐述如何将射频电路的各项性能指标，如S参数、功率增益、相位特性、噪声系数等，转化为遗传算法能够理解和优化的适应度函数。我尤其关心书中会提供哪些具体的优化策略，例如如何利用遗传算法优化一个微带天线的贴片尺寸、馈电点位置，以获得最佳的辐射效率和方向图；或者如何设计一个宽带的微波滤波器，使其在满足插入损耗要求的同时，获得优异的阻带抑制性能。更进一步，我希望书中能讨论如何将遗传算法与现有的电磁仿真软件（如ANSYS HFSS, CST Studio Suite）集成，实现自动化设计流程，这将极大地提高我的工作效率。
评分这本书的出现，在我看来，无疑是在为那些在电磁学研究的泥泞道路上跋涉的研究者们点亮了一盏明灯。我个人长期以来一直在思考如何更有效地解决复杂电磁结构的设计与优化问题。传统的数值仿真方法，如有限元法（FEM）或时域有限差分法（FDTD），虽然在精度上无可挑剔，但其计算量巨大，当需要进行参数扫描或优化时，往往需要耗费天文数字般的时间。而书名中“Genetic Algorithms”的字样，立刻勾起了我的好奇心。我设想，这本书的核心内容大概会围绕着如何巧妙地将电磁学中的各种优化目标，比如电磁散射截面（RCS）的最小化、电磁波传输效率的最大化、或是特定频段的频率选择性性能的提升，转化为遗传算法所能处理的适应度函数。我尤其好奇，书中会如何处理那些非常规的、非线性的、甚至可能是非连续的电磁响应。遗传算法以其全局搜索的能力，在处理这类复杂函数时有着天然的优势。此外，我非常期待书中能够探讨不同类型的遗传算法变体，例如差分进化算法（Differential Evolution）或者粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）在电磁优化中的适用性，以及它们与经典遗传算法在性能上的对比。当然，一本优秀的优化算法书籍，必然少不了对参数设置的深入讨论，比如种群大小、交叉概率、变异概率这些关键参数对收敛速度和解的质量的影响。我希望这本书能提供一些指导性的建议，帮助我们找到最优的参数组合，避免陷入“调参困难症”。
评分当我浏览到《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书时，一种强烈的预感油然而生：这本书很可能填补了我一直在寻找的知识空白。在我的科研方向，常常需要设计和优化具有复杂几何形状和特殊材料属性的超材料（Metamaterials）结构，以实现诸如负折射率、完美吸收等前所未有的电磁特性。然而，这些结构的参数空间异常庞大，而且其电磁响应的数学模型往往非常复杂，甚至难以建立。传统的数值优化方法，无论是基于梯度的还是不需要梯度的，在面对这种高维、多峰的优化问题时，常常显得力不从心，容易陷入局部最优。遗传算法，以其仿生学的全局搜索机制，为解决这类问题提供了一个极具吸引力的解决方案。我推测，这本书会详细介绍如何将超材料的几何参数（例如单元的周期、形状、尺寸）和材料参数（例如介电常数、磁导率）编码成遗传算法的染色体，并通过设计合适的适应度函数来评估不同设计方案的电磁性能。我特别好奇书中是否会提供一些实际的超材料设计案例，例如如何利用遗传算法优化一个宽频带的完美吸波超材料，或者如何设计一种具有特定电磁散射特性的超材料器件。此外，对于如何处理实际制造中的精度限制和材料可得性等约束条件，这本书是否能给出相应的算法指导，也是我非常期待的。
评分在我接触到的工程问题中，电磁散射（Electromagnetic Scattering）是贯穿始终的一个关键环节，无论是雷达目标的可探测性分析，还是电磁兼容性（EMC）的评估，亦或是新型隐身材料的研发，都离不开对电磁散射特性的深入理解和有效控制。然而，要优化一个具有复杂外形的散射体的电磁散射截面（RCS），使得其在特定方向上最小化，或者在某个频段实现宽带抑制，是一个极具挑战性的任务。传统的数值优化方法往往难以处理如此庞大且复杂的参数空间。因此，《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书的书名，就如同为我指明了一个新的研究方向。我非常期待书中能够详细阐述如何将目标散射体的几何参数（例如形状、尺寸、表面材料）与电磁散射响应（例如RCS的幅度和相位）相结合，构建出适合遗传算法优化的框架。我尤其关注书中是否会提供一些关于如何处理高频散射问题的策略，因为在高频条件下，电磁场的行为更加复杂，仿真计算量也更大。我想象书中会给出一些具体的实例，比如如何利用遗传算法优化一个飞机的外形，以降低其雷达散射截面；或者如何设计一种具有特定散射特性的超表面，用于定向反射或透射电磁波。
评分初次翻开《Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms》这本书，就被其严谨的封面设计和书名传递出的信息所吸引。作为一名长期在电磁场仿真与优化领域摸索的工程师，我深知这个领域的挑战性。传统的优化方法往往在面对复杂电磁结构时显得力不从心，要么收敛速度慢，要么容易陷入局部最优解，而遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的引入，无疑为我们提供了一个极具潜力的全新视角。这本书的书名本身就如同一个精确的导航，指引着读者将前沿的智能优化技术与经典的电磁问题相结合。我想象着书中会详细阐述如何将电磁目标函数（例如天线增益、插入损耗、电磁兼容性指标等）编码成遗传算法能够理解的“基因型”，以及如何设计出高效的“选择”、“交叉”和“变异”算子来驱动优化过程。我特别期待书中能够提供一些具体的案例研究，比如如何利用遗传算法优化微带天线的尺寸以获得最佳的辐射性能，或者如何设计一种具有低旁瓣特性的相控阵天线。另外，对于如何处理实际工程中常见的约束条件，例如尺寸限制、材料属性限制、制造工艺限制等，书中是否能给出切实可行的策略，也是我非常关注的。很多时候，理论上的算法在实际应用中会遇到各种意想不到的困难，如何将其有效地落地，是衡量一本技术书籍价值的重要标准。我相信，这本书不会仅仅停留在算法的理论介绍，而是会深入到如何将其转化为解决实际电磁问题的强大工具。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有