Parçacık sürü algoritmalarının mikrodalga kuvvetlendirici uygulamaları

Abstract

Bu tez çalısmasında, günümüzün en popüler sezgisel optimizasyon algoritmalarından olan parçacık sürü optimizasyonu (PSO), mikrodalga mühendisliğinin en temel çalışmalarından olan mikrodalga kuvvetlendirici tasarımı ve aktif eleman modelleme uygulamaları için etkili bir yöntem olarak sunulmuş ve güncel uygulamalarla örneklendirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar şu şekilde özetlenebilir: (i) Bir mikrodalga transistörün küçük-işaret ve gürültü davranışları iki farklı PSO yaklaşımı ile modellenmiştir. (ii) Düşük gürültülü bir mikrodalga kuvvetlendirici tasarımı için tasarım hedef uzayı PSO algoritması ile elde edilmiş ve sonuçlar performans karakterizasyonu yöntemi ile doğrulanmıştır. (iii) Geniş bandlı düşük gürültülü bir mikrodalga kuvvetlendirici tasarımı gerçekleştirilmiştir. (iv) Bir mikrodalga FET transistörün çok hedefli modellemesi yapılmıştır.Çalışmada çok hedefli modelleme problemlerinin çözümü için PSO algoritması geliştirilmiş ve bu sayede literatüre çok hedefli optimizasyon problemlerinin başarılı bir şekilde üstesinden gelebilen bir algoritma tanıtılmıştır. Ayrıca, diğer uygulamalarda PSO yöntemi ile elde edilen sonuçlar, farklı gradyan temelli ve/veya sezgisel algoritmalar ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmış ve PSO algoritmasının en önemli mikrodalga mühendisliği problemlerindeki başarılı olduğu gözlenmiştir.