Opis
The dataset was generated using a procedure for efficient global optimization (EGO) of multiband antennas, where the surrogate is repeatedly built and refined using custom-defined response features. The infill criteria are based on minimizing a surrogate-evaluated objective function, whereas the underlying optimization engine is the particle swarm optimization algorithm (PSO). Comprehensive benchmarking demonstrates the superiority of the presented approach over surrogate-assisted methods handling antenna frequency responses, as well as direct nature-inspired optimization.
Plik z danymi badawczymi
metadata_p19_complete.pdf
17.3 kB,
S3 ETag
bd5faaffb6c81bf7b09b234815144a34-1,
pobrań: 0
Hash pliku liczony jest ze wzoru
Przykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5
hexmd5(md5(part1)+md5(part2)+...)-{parts_count}
gdzie pojedyncza część pliku jest wielkości 512 MBPrzykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5
Informacje szczegółowe o pliku
- Licencja:
-
otwiera się w nowej karcie
CC BYUznanie autorstwa
Informacje szczegółowe
- Rok publikacji:
- 2025
- Data zatwierdzenia:
- 2025-03-17
- Język danych badawczych:
- angielski
- DOI:
- Identyfikator DOI 10.34808/jkz5-v852 otwiera się w nowej karcie
- Finansowanie:
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
Słowa kluczowe
- Antennas
- global parameter tuning
- kriging interpolation
- nature-inspired optimization
- response features
Powiązane zasoby
Cytuj jako
Autorzy
wyświetlono 6 razy