論文の概要: Constrained Multi-Objective Genetic Algorithm Variants for Design and Optimization of Tri-Band Microstrip Patch Antenna loaded CSRR for IoT Applications: A Comparative Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17513v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 16:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.89792
• Title: Constrained Multi-Objective Genetic Algorithm Variants for Design and Optimization of Tri-Band Microstrip Patch Antenna loaded CSRR for IoT Applications: A Comparative Case Study
• Title（参考訳）: IoT用トリバンドマイクロストリップパッチアンテナ搭載CSRRの設計と最適化のための制約付き多目的遺伝的アルゴリズムバリアント:比較ケーススタディ
• Authors: Moahmed Hamza Boulaich, Said Ohamouddou, Mohammed Ali Ennasar, Abdelatif El Afia,
• Abstract要約: 本稿では,多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を用いたアンテナ自動設計・最適化フレームワークを提案する。 これらのアルゴリズムは、補間スプリットリング共振器(CSRR)を搭載したマイクロストリップパッチアンテナの設計と最適化に使用される。 提案手法は、目標を統一フィットネス関数に集約することで、より優れた総合的な性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an automated antenna design and optimization framework employing multi-objective genetic algorithms (MOGAs) to investigate various evolutionary optimization approaches, with a primary emphasis on multi-band frequency optimization. Five MOGA variants were implemented and compared: the Pareto genetic algorithm (PGA), non-dominated sorting genetic algorithm with niching (NSGA-I), non-dominated sorting genetic algorithm with elitism (NSGA-II), non-dominated sorting genetic algorithm using reference points (NSGA-III), and strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA). These algorithms are employed to design and optimize microstrip patch antennas loaded with complementary split-ring resonators (CSRRs). A weighted-sum scalarization approach was adopted within a single-objective genetic algorithm framework enhanced with domain-specific constraint handling mechanisms. The optimization addresses the conflicting objectives of minimizing the return loss ($S_{11} < -10$~dB) and achieving multi-band resonance at 2.4~GHz, 3.6~GHz, and 5.2~GHz. The proposed method delivers a superior overall performance by aggregating these objectives into a unified fitness function encompassing $S_{11}$(2.4~GHz), $S_{11}$(3.6~GHz), and $S_{11}$(5.2~GHz). This approach effectively balances all three frequency bands simultaneously, rather than exploring trade-off solutions typical of traditional multi-objective approaches. The antenna was printed on a Rogers RT5880 substrate with a dielectric constant of 2.2 , loss tangent of 0.0009 , and thickness of 1.57~mm . Scalarization approach achieved return loss values of $-21.56$~dB, $-16.60$~dB, and $-27.69$~dB, with corresponding gains of 1.96~dBi, 2.6~dB, and 3.99~dBi at 2.4~GHz, 3.6~GHz, and 5.2~GHz, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を用いた自動アンテナ設計・最適化フレームワークを提案する。 5種類のMOGA変異体が実装され比較された: Pareto genetic algorithm (PGA)、Nighting (NSGA-I)、Non-dominated sorting genetic algorithm with elitism (NSGA-II)、Non-dominated sorting genetic algorithm using reference point (NSGA-III)、Sight Pareto evolution algorithm (SPEA)。 これらのアルゴリズムは、補間スプリットリング共振器(CSRR)を搭載したマイクロストリップパッチアンテナの設計と最適化に使用される。 重み付きサムスカラー化アプローチは、ドメイン固有の制約ハンドリング機構によって強化された単一目的遺伝的アルゴリズムフレームワークに採用された。 この最適化は、リターン損失を最小化(S_{11} < -10$~dB)し、2.4〜GHz、3.6〜GHz、5.2〜GHzでマルチバンド共振を実現するという矛盾する目的に対処する。 S_{11}$(2.4~GHz), $S_{11}$(3.6~GHz), $S_{11}$(5.2~GHz), $S_{11}$(5.2~GHz), $S_{11}$(3.6~GHz), $S_{11}$(5.2~GHz), $S_{11}$(3.6~GHz), $S_{11}$(5.2〜GHz)を含む統一適合度関数にこれらの目的を集約することで、より優れた全体的な性能を提供する。 このアプローチは、従来の多目的アプローチに典型的なトレードオフソリューションを探索するのではなく、3つの周波数帯域を同時にバランスさせる。 アンテナはRogers RT5880基板上に印刷され、誘電率2.2、損失タンジェント0.0009、厚さ1.57〜mmであった。 スケール化アプローチは、それぞれ2.4~GHz、3.6~GHz、5.2~GHzで1.96~dBi、2.6~dB、3.99~dBiの利得で、-21.56$~dB、$-16.60$~dB、$-27.69$~dBのリターン損失値を達成した。

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