【摘 要】
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在相控阵天线的实际应用中，通过智能优化算法可以快速得到所需方向图以及天线阵列中各天线单元的幅度值和相位值，实现波束赋形的效果。针对粒子群（Particle Swarm Optimization, PSO）算法后期搜索能力弱的问题，在粒子群算法的基础上引入了蝴蝶算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）中的局部搜索机制与莱维飞行因子，采用“精英”粒子筛选模式，
【基金项目】
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国家自然科学基金（61601242）； 江苏省博士后基金（1601150C）； 毫米波国家重点实验室开放课题（K202227）； 江苏省高等学校自然科学研究项目（20KJB510008）； 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室开放课题（KFJ
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在相控阵天线的实际应用中，通过智能优化算法可以快速得到所需方向图以及天线阵列中各天线单元的幅度值和相位值，实现波束赋形的效果。针对粒子群（Particle Swarm Optimization, PSO）算法后期搜索能力弱的问题，在粒子群算法的基础上引入了蝴蝶算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）中的局部搜索机制与莱维飞行因子，采用“精英”粒子筛选模式，提出了一种新的改进粒子群优化算法BPSO（Butterfly Particle Swarm Optimization Algorithm）。计算结果验证该优化方法与粒子群算法相比，在迭代后期也具有很强的收敛能力，并且收敛速度也优于其他基础算法。
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