Una herramienta para el diseño de redes MSMN de banda ancha en líneas de transmisión basada en algoritmos heurísticos de optimización comparados

Abstract

Se presenta el desarrollo y resultados de una herramienta programada en Python para el diseño de redes de adaptación de impedancia de banda ancha y múltiples stubs (MSMN) en sistemas de líneas de transmisión, que emplea una suite de algoritmos heurísticos de optimización, incluyendo: Nelder-Mead, evolución diferencial, recocido dual, fuerza bruta, optimización de ballenas (WOA), optimizador de equilibrio (EO), optimización de halcones Harris (HHO), búsqueda de colonias de virus (VCS) y optimización basada en ecosistemas artificiales (AEO); ofreciendo soluciones comparables que procuran satisfacer una especificación dada de adaptación, tomando como función de trabajo la magnitud del coeficiente de reflexión de voltaje, en un ancho de banda determinado, justo en el plano de entrada a la red, conectada a una línea cargada con una impedancia arbitraria modelable. La herramienta emplea los algoritmos señalados para determinar las posiciones y longitudes de los stubs de la red MSMN. Los algoritmos se obtuvieron de las librerías Mealpy y SciPy. Se diseñaron figuras de mérito que permitieron comparar la calidad de las soluciones. Se contrastaron los resultados con los del simulador Keysight ADS y se ejecutaron 3 ejemplos de prueba empleando los algoritmos, proporcionando resultados viables de adaptación, los cuales se discuten.