Fun mit Antennen und genetischen Algorithmen

Fun mit Antennen und genetischen Algorithmen

Beim nächsetn Klubabend des ADL319 Metafunk am Mittwoch den 5.3.2020 ab 19:30 Uhr wird uns Ralf, OE3RSU zeigen wie ein genetischer Algorithmus (GA) im Prinzip funktioniert und wie man die Parameter einer Antenne für einen GA aufbereitet und damit Antennen Simuliert.

Genetische Algorithmen sind von der Natur inspirierte Such-Algorithmen mit welchen man schwierige multidimensionale Probleme lösen kann. Dabei muss man für die Suche nur eine Bewertungsfunktion angeben die beschreibt, wie gut die aktuelle Lösung ist (Fitness). Damit kann man, wenn man einen genetischen Algorithmus mit einem Programm zur Antennen- Simulation koppelt, Antennen-Designs errechnen die in der Praxis recht gute Eigenschaften haben.

Der Vortrag gibt einen Überblick, wie ein genetischer Algorithmus (GA) im Prinzip funktioniert, zeigt dann, wie man die Parameter einer Antenne für einen GA aufbereitet und zeigt schließlich einige -- teilweise auch auf den ersten Blick überraschende -- Ergebnisse von Yagi-Antennen für das 70cm Amateurfunkband. Dabei wird auch eine Simulation der bekannten HB9CV Antenne präsentiert und gezeigt, dass die optimierten Antennen einen ähnlichen Gewinn erzielen, aber leichter zu bauen sind.

Für die Software habe ich das "Parallel Genetic Algorithm Package" PGApack [0] (das ist eine uralte SW von den Argonne National Laboratories aus den 1990er Jahren die auf Parallelrechnern mit MPI laufen kann aber auch eine Standalone-Variante hat. Ich habe eine Version davon gemacht die die Original-Doku wieder aus TeX bauen kann, einen Bug fixt, und die Änderungen des Debian Maintainers einpflegt. Ausserdem compiliert meine Version gegen alle drei MPI-Implementierungen die von Debian gepackaged werden) und meinen Python-Wrapper [1] dazu verwendet. Für die Antennensimulation kommt eine Variante von NEC2 für Python [2] zum Einsatz.

 

[0] https://github.com/schlatterbeck/pgapack

[1] https://github.com/schlatterbeck/pgapy

[2] https://pypi.org/project/PyNEC/

 

73 de OE3RSU, Ralf

Ralf Schlatterbeck             email: ralf@zoo.priv.at

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