臺灣博碩士論文加值系統

論文提要及內容：
模擬軟體在微波和天線領域是很重要的，可以很準確分析複雜的微波電路和天線，一般的模擬軟體，設計者只能反覆的微調參數，不斷的Tuning，才能求到模擬結果，很花時間及心力。
粒子群優化演算法（Particle Swarm Optimization，PSO）能搜尋全域的最佳解，具有最佳化的特性，運用到電磁模擬軟體 IE3D或HFSS，再配合天線規格需求，只需輸入天線的參數範圍，即可設計出最佳之天線結構。

Electromagnetic simulation software in microwave and antenna is very important, can be very accurate analysis of complex microwave circuit and the antenna, the general analog design, the designer only repeated tuning parameters to obtain the simulation results, it is time-consuming and labor .
Particle swarm optimization (Particle Swarm Optimization, PSO) can search for global optimum, with optimized properties, applied to electromagnetic simulation software IE3D or HFSS, in accordance with the specification requirements of wireless communications antennas, antenna parameters simply enter to carry out design optimization to find the best antenna structure.

摘　要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
圖 目 錄 List of Figures vi
表 目 錄 List of Tables vii
第一章 緒 論 - 1 -
1-1 研究背景與動機 - 1 -
1-2 論文架構 - 2 -
第二章 群體智能演算法之介紹 - 3 -
2-1 群體智能概念 - 3 -
2-2 蟻群優化演算法 - 4 -
2-3 模擬退火演算法 - 7 -
2-4 遺傳演算法(Genetic Algorithms) - 8 -
第三章 粒子群優化演算法之介紹 - 10 -
3-1 粒子群優化演算法介紹 - 10 -
3-2 基本PSO算法設計原則 - 11 -
3-3 粒子群優化演算法的數學原理 - 12 -
3-4 基本PSO演算法步驟 - 13 -
3-5 PSO過程原理 - 14 -
3-6 粒子群優化演算法的數學公式 - 15 -
3-6-1 PSO的參數說明 - 16 -
3 -7 帶慣性權重(inertia weight)的粒子群演算法 - 17 -
第四章 微帶天線 - 20 -
4-1 微帶天線的介紹 - 20 -
4-1-1微帶線的相位及波長 - 20 -
4-1-2微帶線的損耗及衰減 - 21 -
4-1-3天線的輸入阻抗 - 21 -
4-2 設計微帶天線的流程 - 22 -
4-3 天線製作的步驟 - 23 -
第五章 單頻段矩型微帶天線 - 25 -
4-1 實驗目的 - 25 -
4-2 設計規格之參數設定 - 25 -
4-2-1軟體IE3D模擬及結果 - 28 -
4-3 應用粒子群演算法設計最佳化天線之簡介 - 30 -
4-4 連結PSO與IE3D - 30 -
4-5 實驗與結果討論 - 33 -
第六章 結論與未來展望 - 40 -
5-1 結論 - 40 -
5-2 未來展望 - 40 -
參 考 文 獻 - 41 -

[1] H. Qiu, W. Zhou and H. Wang, “A Genetic Algorithm-Based Approach to Flexible
Job-Shop Scheduling Problem”, Fifth International Conference on Natural
Computation, Vol. 4, pp. 81-85, August, 2009.
[2] W. Jiang, D. Luo, Y. Xu and X. Sun, “Hybrid Genetic Algorithm Research and its Application in Problem Optimization”, Fifth World Congress on Intelligent
Control and Automation, Vol. 3, pp. 2122- 2126, June, 2004.
Conference on Neural Networks, Vol. 4, pp. 1942-1948, November, 1995. [3]J. Kennedy and R. Eberhart,“Particle Swarm Optimization”, IEEE International
[4]陳譽升, “應用蟻群演算法於半導體晶圓廠之設施規劃問題”, 碩士論文, 元智大學 工業工程管理所, pp 13-22, 2005.
[5] S. He, Q. H. Wu, J. Y. Saunders, J. R. Saunders, R. C. Paton, (2004). A particle swarm optimizer with passive congregation. BioSystems, vol. 78, pp. 135-147.
[6] 黃智裕 夏偉鈞，天線設計IE3D應用手冊， 五南圖書， 民國98 年.
[7] 蔣而緯， 2010，應用粒子群演算法於最佳化天線之設計， 樹德科技大學，碩士論文。
[8] C. VISHNU VARDHANA REDDY RAHUL RANA “DESIGN OF LINEARLY POLARIZED RECTANGULAR MICROSTRIP PATCH ANTENNA USING IE3D/PSO”, National Institute of Technology, 2009.
[9] J. Kennedy, R. C. Eberhart and Y. Shi, “Swarm Intelligence”, San Francisco: Morgan Kaufmann, 2001.
[10] A. Zhao, J. Rahola, Compact printed patch and bent-patch monopole Ultra-Wideband (UWB) antennas for mobile terminals 2007 IEEE Antennas and Propagation International Symposium, pp. 5135-5138, June 9-15 2007.
[11]YOGESH UMAR CHOUKIKER “ ANALYSIS OF DUAL BAND RECTANGULAR MICROSTRIPANTENNA USING IE3D/PSO”, National Institute of Technology, 2009.