Contribución a los métodos de optimización basados en procesos naturales y su aplicación a la medida de antenas en campo próximo

Resumen

Durante la última década, los métodos de optimización heurísticos basados en imitar a nivel computacional procesos naturales, biológicos, sociales o culturales, han despertado el interés de la comunidad científica debido a su capacidad para explorar eficientemente espacios de soluciones multimodales y multidimensionales. En este ámbito, esta tesis aborda el desarrollo, análisis y puesta a punto de diferentes métodos de optimización tradicionales y heurísticos. En concreto, se considera un método de búsqueda local basado en símplex y varios métodos heurísticos, tales como el recocido simulado, los algoritmos genéticos y la optimización con enjambre de partículas. Para estos dos últimos algoritmos se investigan diferentes esquemas con el objetivo de superar las limitaciones propias de los esquemas clásicos. La puesta a punto de los diferentes métodos de optimización se realiza considerando como problema de referencia la caracterización de la radiación de antenas a partir de medidas en campo próximo sobre geometría plana, utilizando un método de transformación de campo cercano a campo lejano basado en corrientes equivalentes. Para cada método de optimización se incluye un análisis paramétrico, en los casos en los que se ha considerado necesario, así como resultados de transformación de campo teóricos obtenidos para diferentes antenas de apertura y antenas de bocina piramidal. Los resultados de un estudio comparativo, realizado utilizando fuentes teóricas y medidas, demuestran la utilidad del método y permiten concluir que la optimización con enjambre de partículas es el algoritmo que proporciona las mejores prestaciones para esta aplicación. Los métodos de optimización desarrollados e investigados en este trabajo han sido también aplicados a otros problemas como son la síntesis de agrupaciones lineales o el modelado de fuente en aplicaciones de compatibilidad electromagnética.