CN104158551A - 双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法和优化系统 - Google Patents

Abstract

一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统和优化方法，包括步骤：获取用户输入的初始参数，并进行内部初始化设置；定义目标函数；对需要优化参数进行二进制编码；初始化种群；计算每个个体的适应度；父代个体的选择；进行交叉互换；随机变异。本发明提高系统的能量传输效率和数据信号增益，并降低能量-数据串扰比，同时，缩短线圈设计流程，通过遗传算法得到较多的优化结果，适用多种传输环境，具有良好的适用性。

Description

双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法和优化系统

技术领域

本发明涉及一种无线能量数据传输线圈的优化方法和优化系统，适用于双频带传输系统的线圈。

背景技术

生物植入电子设备是当前医疗电子业研究和应用的热点之一。现代设备一旦植入体内，需要面临的一个问题就是如何与体外进行高性能的能量和数据交换。因此使用耦合电感线圈实现这种传输很早就被提出，并且其系统和电路结构也经过了很多发展和改进。

理论分析表明，整个无线能量和数据传输系统的传输性能在很大程度上由耦合线圈组的电磁特性决定。传统的系统结构使用单独的线圈和载波频率，无法实现能量和数据的同时传输。更重要的是能量传输和数据传输对电感线圈及其所属的谐振电路有着完全不同的要求。能量传输线圈对需要比较高的品质因数Q以实现高的传输效率。而对于数据线圈而言，尽管高的品质因数Q能够为数据传输提供好的电压增益，但无法满足数据传输的带宽要求因此限制了数据传输速率，所以数据传输线圈需要比较低的品质因数。本发明人曾经提出过Overlapping结构的线圈组，发表于ISCAS2012，《A novel overlapping coil structure for dual bandtelemetry system》。这种结构使用两组线圈分别进行能量与数据传输，并且将次级端两个线圈之间的干扰降到几乎为零，但是没有降低能量发射线圈对数据接收线圈的干扰，而这一干扰在很多设计下是主要的干扰因素。此外，由于植入模块的面积有限，这种结构会限制数据接收线圈的大小，这会对数据传输的电压增益和带宽性能产生很大抑制。本设计将基于这种结构，解决能量传输对数据传输电压增益的影响，并根据其限定大小，找到合适的方案。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法，综合考虑了能量传输效率、数据传输带宽、数据传输增益、能量-数据串扰比、系统健壮性等各个设计指标，适用于多种传输环境。

本发明的技术解决方案如下：

一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法，其特点在于，包括如下步骤：

步骤1，获取用户输入的初始参数，并进行内部初始化设置；

步骤2，定义目标函数，即个体的适应度f_i，i＝1,2…G：

$f_i={\mathrm{\η}}^{\mathrm{\α}}\·{G_d}^{\mathrm{\β}}\·{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\γ}}---\left(1\right)$

式中，η表示能量传输效率，G_d表示数据传输增益，SITR表示能量数据串扰比，公式如下：

$\mathrm{\η}=\frac{k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}{1+k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}\·\frac{Q_2}{Q_2+Q_L}---\left(2\right)$

$G_d=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|---\left(3\right)$

$\mathrm{SITR}=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|/\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_p\right)}{V_1\left({\mathrm{jw}}_p\right)}\right|---\left(4\right)$

式中，Q_i(i＝1,2)为线圈i的品质因素，Q_L为能量链路次级端负载品质因素，Q_2，eff为次级端等效品质因素，k₁₂为线圈1和线圈2互感系数；

V₄(jw_d)为数据链路次级端由数据链路耦合而产生的输出电压，V₄(jw_p)为数据链路受能量链路干扰产生的输出电压；

V₃(jw_d)为数据链路输入端电压，V₁(jw_p)为能量链路输入端电压；

步骤3，获取用户输入的需要优化参数，并对其进行二进制编码，编码长度为length，由用户自定义；

步骤4，初始化种群，随机的产生G个个体；

步骤5，将种群每个个体进行编码的线圈的物理参数转换为线圈的电气参数后，根据公式(1)计算每个个体的适应度f_i；

步骤6，根据基于概率选择的轮盘赌方法从种群中选择G个父代个体，并将循环次数loopnum加1；

步骤7，进行交叉互换，具体如下：

①计算所有父代个体的交叉概率P_cii＝1,2.......G，公式如下：

$P_{\mathrm{ci}}=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{c,\max }-\frac{(P_{c,\max }-P_{c,\max })\&CenterDot;(f_{\max }-f_i)}{f_{\max }-\stackrel{\&OverBar;}{f}},& f_i\&GreaterEqual;\stackrel{\&OverBar;}{f}\\ P_{c,\max },& f_i<\stackrel{\&OverBar;}{f}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，f_max为G个父代个体中适应度的最大值，为平均适应度；

②按顺序每次选择一个未执行交叉的个体i，记录该个体的序号H，随机产生一个[0,1]内的随机数与该个体的交叉概率P_ci进行比较：

如果随机数小于Pc_i，则该个体选中，记为个体A，执行步骤③；

如果随机数大于Pc_i，则该个体不进行交叉，重复步骤②；

③计算所有剩余个体与选中个体的交叉执行概率Pe_ii＝1,2…,N，公式如下：

$P_e=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{N}[1+\mathrm{\&lambda;}\&CenterDot;\frac{r-\stackrel{\&OverBar;}{r}}{r_{\max }-r_{\min }}],& r_{\max }\&NotEqual;r_{\min }\\ \frac{1}{N},& r_{\max }=r_{\min }\end{array}\right.---\left(6\right)$

式中，N表示剩余的未交叉的父代个体数，r表示两个父代个体的相关度，用汉明距即二进制编码的不同比特位数来表示，λ为[0,1]的系数，采用基于概率选择的轮盘赌的方法决定剩余个体中哪个个体与个体A进行交叉，该个体记为B,同时未交叉个体总数N减2；

④产生两个[1,length]的随机数m,n，将步骤②得到个体A编码的第m位与步骤③得到个体B编码的第n位进行数据交换，产生两个新个体，即个体C和个体D，并计算新个体的适应度；

⑤将个体C、个体D与父代个体A、个体B进行比较，选择其中两个适应性高的作为子代个体；

⑥判断H是否等于G，如果是则表示所有G个个体都执行完成，结束交叉过程，如果不是则返回步骤②；

步骤8，计算整个种群中需要突变的比特数num，公式如下：

num＝P_m*G*length

式中，P_m为突变概率,G为种群中个体个数，length为二进制编码的长度；

然后，用随机的方式决定哪些比特位数据进行突变，具体如下：

首先随机产生一个[1，G]之间的数，即为被选中的个体序号，再随机产生一个[1,length]之间的数，即为被选中的个体中需进行比特数据突变的位数，一直重复上述两步直至产生num个突变；

步骤9，更新突变个体的适应度；

步骤10，判断当前循环次数loopnum是否等于循环总次数M，如果等于，则停止循环执行，并输出得到的G个优化后的参数；如果不等于，则返回步骤6。

所述的步骤6中根据基于概率选择的轮盘赌方法从种群中选择G个父代个体，具体步骤如下：

①计算所有个体适应度之和F；

②计算每个个体被选择的概率：p(i)＝f(i)/F；

③计算累积概率：

④随机产生[0,1]之间的数r_i，如果r_i满足q_n<r_i<q_n+1，则第n个个体被选中；

⑤重复执行步骤④G次，直至选出G个父代个体准备进行配对交叉。

一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统，其特点在于，包括初始化模块、目标函数模块、参数编码模块、种群初始化模块、选择交叉个体模块、变异模块和参数转换模块；

所述的初始化模块，用于获取用户输入的初始参数和进行内部初始化设置；

所述的目标函数模块，用于定义目标函数

$f_i={\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{G_d}^{\mathrm{\&beta;}}\&CenterDot;{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\&gamma;}}---\left(1\right)$

其中η,G_d,SITR分别表示能量传输效率，数据传输增益，和能量数据串扰比；

所述的参数编码模块，用于对所有要进行优化的参数以二进制数据流表示；

所述的种群初始化模块，用于初始化种群；

所述的选择交叉个体模块，用于以概率方式选择G个父代个体；

所述的交叉互换模块，用于选择适应性高的个体；

所述的变异模块，用于以随机方式决定哪些比特数据进行突变。

所述的参数转换模块，用于将线圈组的物理参数转换为电气参数，并且计算适应度。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

(1)提高系统的能量传输效率和数据信号增益，并降低能量-数据串扰比(SITR)。

(2)缩短线圈设计流程，通过遗传算法得到较多的优化结果，可以自由选取合适结果，适用多种传输环境，具有良好的适用性。

附图说明

图1为本发明使用的算法中优化参数的编码；

图2为本发明双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统的结构示意图；

图3为本发明双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明，但不应以此限制本发明的保护范围。

请先参阅图图2，图2为本发明双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统的结构示意图，如图所示，双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统包括如下模块：

A:初始化模块。数据初始化分为外部初始化与内部初始化。外部初始化需要用户输入设计需求。包括工艺条件，如实现单元的宽度L，最小线宽w,最小线间距s,最小导线厚度h_c。除此之外还包括一些性能要求。如传输距离d,能量传输载波频率f_p，数据传输载波频率f_d，以及数据传输率rate。内部初始化包括种群个体个数G(本实施例以32个为例)，循环总次数M(以400为例)。

B:目标函数模块。遗传算法的优化需要一个目标函数作为优化程度的表征。定义目标函数：

$f_i={\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{G_d}^{\mathrm{\&beta;}}\&CenterDot;{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\&gamma;}}---\left(1\right)$

其中η,G_d,SITR分别表示能量传输效率，数据传输增益，和能量数据串扰比。由用户调节输入各参数的权重α,β,γ的值，改变优化模式。只需要优先考虑能量传输效率时可以将α设置为更大的值，β，γ相对较小。当将β，γ设为0时，只只优化能量传输线圈的能量传输效率。同理可以设置不同的组合。

C:参数编码模块。对于双频带系统总共有四个线圈，优化参数有17个，分别为每个线圈的外半径r₀,线宽w,线间距s,填充因子φ以及线圈2与线圈4的中心距离。用户可选择需要优化的参数，比如较为关键的9个参数r_o1，r_o2，r_o3，r_o4，w₁，w₂，φ₁，φ₂，d₂₄对所有要进行优化的参数都用二进制数据流表示，根据用户选择需要优化的参数决定编码的长度，如图1所示。

D:种群初始化模块。通过随机的方式产生规模为32的种群，每个个体为按编码模块编码的二进制数据流。

E:选择交叉个体模块。通过一种基于概率选择的轮盘赌方法，选出32个适应度较高的父代个体准备进行配对交叉。

F:交叉互换模块。将这32个父代个体将按照给定的交叉概率Pc决定是否进行交叉。

所述的交叉概率Pe是指决定与选中进行的个体进行交叉的另一个个体的概率。

G:变异模块。突变概率P_m表示种群中需要突变的比特数的比例，用随机的方式决定哪些比特数据进行突变，突变完成后需要更新突变个体的适应度值。

H:参数转换模块。将线圈组的物理参数(线宽w,线间距s,导线厚度h_c,线圈匝数N,线圈内径r_in,线圈间距离)通过仿真软件得到线圈的电气参数(电感L，电阻R，互感M)。

本发明系统首先通过初始化模块A得到设计的工艺约束条件以及设计需求；由目标函数模块B确定优化模式；再由参数编码模块C决定优化参数的编码；通过A，B，C三个步骤的设置，利用种群初始化模块D初始化一定数量个体的种群；利用目标函数模块B以及参数转换模块H计算个体适应度，再由选择交叉个体模块E选择适应度较高的父代个体，通过交叉互换模块F产生新的子代个体，最后通过突变模块G对个体执行突变，同时利用B,H模块更新种群适应度。最后的结果由选择交叉个体模块E到突变模块G循环M次得到。

图3为本发明双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法的流程示意图，如图所述，本发明方法具体流程如下：

步骤1，获取用户输入的初始参数，如实现单元的宽度L，最小线宽w,最小线间距s,最小导线厚度h_c。除此之外还包括一些性能要求。如传输距离d,能量传输载波频率f_p，数据传输载波频率f_d，以及数据传输率rate，种群中个体个数G(本实施例为32个)，循环总次数M(本实施例为400)，以及突变概率P_m,最大最小交叉概率P_c,max,P_c,min；同时对系统数据进行内部初始化。

步骤2，选择优化模式，根据用户输入的α,β,γ值，进行目标函数的定义，公式如下：

$f_i={\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{G_d}^{\mathrm{\&beta;}}\&CenterDot;{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\&gamma;}}---\left(1\right)$

式中，η表示能量传输效率，G_d表示数据传输增益，SITR表示能量数据串扰比，公式如下：

$\mathrm{\&eta;}=\frac{k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}{1+k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}\&CenterDot;\frac{Q_2}{Q_2+Q_L}---\left(2\right)$

$G_d=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|---\left(3\right)$

$\mathrm{SITR}=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|/\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_p\right)}{V_1\left({\mathrm{jw}}_p\right)}\right|---\left(4\right)$

式中，Q_i(i＝1,2)为线圈i的品质因素，QL为能量链路次级端负载品质因素，Q_2，eff为次级端等效品质因素，k₁₂为线圈1和线圈2互感系数；

V₄(jw_d)为数据链路次级端由数据链路耦合而产生的输出电压，V₄(jw_p)为数据链路受能量链路干扰产生的输出电压；

V₃(jw_d)为数据链路输入端电压，V₁(jw_p)为能量链路输入端电压；

步骤3，获取用户输入的需要优化参数，并对参数进行二进制编码，编码长度为length，由用户自定义。

步骤4，初始化种群，通过随机的方式产生一定规模的种群(本实施例32为例)，即按照参数编码格式产生32个二进制数组。

步骤5，将种群每个个体进行编码的线圈的物理参数转换为线圈的电气参数后，根据公式(1)计算每个个体的适应度fi；

步骤6，根据基于概率选择的轮盘赌方法从种群中选择G个父代个体，并将循环次数loopnum加1，具体步骤如下：

①计算所有个体适应度之和F；

②计算每个个体被选择的概率：p(i)＝f(i)/F；

③计算累积概率：

④随机产生[0,1]之间的数r_i，如果r_i满足q_n<r_i<q_n+1，则第n个个体被选中；

⑤重复执行步骤④G次，直至选出G个父代个体准备进行配对交叉。

步骤7，进行交叉互换，具体如下：

①计算所有父代个体的交叉概率P_cii＝1,2…….G，公式如下：

$P_{\mathrm{ci}}=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{c,\max }-\frac{(P_{c,\max }-P_{c,\max })\&CenterDot;(f_{\max }-f_i)}{f_{\max }-\stackrel{\&OverBar;}{f}},& f_i\&GreaterEqual;\stackrel{\&OverBar;}{f}\\ P_{c,\max },& f_i<\stackrel{\&OverBar;}{f}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，f_max为G个父代个体中适应度的最大值，为平均适应度；

②按顺序每次选择一个未执行交叉的个体i，记录该个体的序号H，随机产生一个[0,1]内的随机数与该个体的交叉概率P_ci进行比较：

如果随机数小于Pc_i，则该个体选中，记为个体A，执行步骤③；

如果随机数大于Pc_i，则该个体不进行交叉，重复步骤②；

③计算所有剩余个体与选中个体的交叉概率Pe_ii＝1,2,…N，公式如下：

$P_e=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{N}[1+\mathrm{\&lambda;}\&CenterDot;\frac{r-\stackrel{\&OverBar;}{r}}{r_{\max }-r_{\min }}],& r_{\max }\&NotEqual;r_{\min }\\ \frac{1}{N},& r_{\max }=r_{\min }\end{array}\right.---\left(6\right)$

式中，N表示剩余的未交叉的父代个体数，r表示两个父代个体的相关度，用汉明距即二进制编码的不同比特位数来表示，λ为[0,1]的系数，然后，采用基于概率选择的轮盘赌的方法决定剩余个体中哪个个体与个体A进行交叉，该个体记为B,同时未交叉个体总数N减2；

④产生两个[1,length]的随机数m,n，将步骤②得到个体A编码的第m位与步骤③得到个体B编码的第n位进行数据交换，产生两个新个体，即个体C和个体D，并计算C,D的适应度；

⑤将个体C、个体D与父代个体A、个体B进行比较，选择其中两个适应性高的作为子代个体；

⑥判断H是否等于G，如果是则表示所有G个个体都执行完成，结束交叉过程，如果不是则返回步骤②；

步骤8，计算整个种群中需要突变的比特数num，公式如下：

num＝P_m*G*length

式中，P_m为突变概率,G为种群中个体个数，length为二进制编码的长度；

然后，用随机的方式决定哪些比特位数据进行突变，具体如下：

首先随机产生一个[1，G]之间的数，即为被选中的个体序号，再随机产生一个[1,length]之间的数，即为被选中的个体中需进行比特数据突变的位数，一直重复上述两步直至产生num个突变；

步骤9，更新突变个体的适应度；

步骤10，判断当前循环次数loopnum是否等于循环总次数M，如果等于，则停止循环执行，并输出得到的G个优化后的参数；如果不等于，则返回步骤6。

本实施例最终输出得到32个优化后的参数，各个参数都是相对满足能量传输效率要求，数据传输SITR要求。

Claims (3)

1.一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取用户输入的初始参数，并进行内部初始化设置；

步骤2，定义目标函数，即个体的适应度f_i，i＝1,2…G：

$f_i={\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{G_d}^{\mathrm{\&beta;}}\&CenterDot;{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\&gamma;}}---\left(1\right)$

式中，η表示能量传输效率，G_d表示数据传输增益，SITR表示能量数据串扰比，公式如下：

$\mathrm{\&eta;}=\frac{k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}{1+k_{12}^2{Q}_1{Q}_{2,\mathrm{eff}}}\&CenterDot;\frac{Q_2}{Q_2+Q_L}---\left(2\right)$

$G_d=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|---\left(3\right)$

$\mathrm{SITR}=\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_d\right)}{V_3\left({\mathrm{jw}}_d\right)}\right|/\left|\frac{V_4\left({\mathrm{jw}}_p\right)}{V_1\left({\mathrm{jw}}_p\right)}\right|---\left(4\right)$

式中，Q_i(i＝1,2)为线圈i的品质因素，Q_L为能量链路次级端负载品质因素，Q_2，eff为次级端等效品质因素，k₁₂为线圈1和线圈2互感系数；

V₄(jw_d)为数据链路次级端由数据链路耦合而产生的输出电压，V₄(jw_p)为数据链路受能量链路干扰产生的输出电压；

V₃(jw_d)为数据链路输入端电压，V₁(jw_p)为能量链路输入端电压；

步骤3，获取用户输入的需要优化参数，并对其进行二进制编码，编码长度为length，由用户自定义；

步骤4，初始化种群，随机的产生G个个体；

步骤5，将种群每个个体进行编码的线圈的物理参数转换为线圈的电气参数后，根据公式(1)计算每个个体的适应度f_i；

步骤6，根据基于概率选择的轮盘赌方法从种群中选择G个父代个体，并将循环次数loopnum加1；

步骤7，进行交叉互换，具体如下：

①计算所有父代个体的交叉概率P_cii＝1,2.......G，公式如下：

$P_{\mathrm{ci}}=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{c,\max }-\frac{(P_{c,\max }-P_{c,\max })\&CenterDot;(f_{\max }-f_i)}{f_{\max }-\stackrel{\&OverBar;}{f}},& f_i\&GreaterEqual;\stackrel{\&OverBar;}{f}\\ P_{c,\max },& f_i<\stackrel{\&OverBar;}{f}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，f_max为G个父代个体中适应度的最大值，为平均适应度；

②按顺序每次选择一个未执行交叉的个体i，记录该个体的序号H，随机产生一个[0,1]内的随机数与该个体的交叉概率P_ci进行比较：

如果随机数小于P_ci，则该个体选中，记为个体A，执行步骤③；

如果随机数大于P_ci，则该个体不进行交叉，重复步骤②；

③计算所有剩余个体与选中个体的交叉执行概率Pe，公式如下：

$P_e=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{N}[1+\mathrm{\&lambda;}\&CenterDot;\frac{r-\stackrel{\&OverBar;}{r}}{r_{\max }-r_{\min }}],& r_{\max }\&NotEqual;r_{\min }\\ \frac{1}{N},& r_{\max }=r_{\min }\end{array}\right.---\left(6\right)$

式中，N表示剩余的未交叉的父代个体数，r表示两个父代个体的相关度，用汉明距即二进制编码的不同比特位数来表示，λ为[0,1]的系数，采用基于概率选择的轮盘赌的方法决定剩余个体中哪个个体与个体A进行交叉，该个体记为B,同时未交叉个体总数N减2；

④产生两个[1,length]的随机数m,n，将步骤②得到个体A编码的第m位与步骤③得到个体B编码的第n位进行数据交换，产生两个新个体，即个体C和个体D，分别计算个体C和个体D的适应度；

⑤将个体C、个体D与父代个体A、个体B进行比较，选择其中两个适应性高的作为子代个体；

⑥判断H是否等于G，如果是则表示所有G个个体都执行完成，结束交叉过程，如果不是则返回步骤②；

步骤8，计算整个种群中需要突变的比特数num，公式如下：

num＝P_m*G*length

式中，P_m为突变概率,G为种群中个体个数，length为二进制编码的长度；

然后，用随机的方式决定哪些比特位数据进行突变，具体如下：

首先随机产生一个[1，G]之间的数，即为被选中的个体序号，再随机产生一个[1,length]之间的数，即为被选中的个体中需进行比特数据突变的位数，一直重复上述两步直至产生num个突变；

步骤9，更新突变个体的适应度；

步骤10，判断当前循环次数loopnum是否等于循环总次数M，如果等于，则停止循环执行，并输出得到的G个优化后的参数；如果不等于，则返回步骤6。

2.根据权利要求1所述的双频带无线能量数据传输系统线圈的优化方法，其特征在于，所述的步骤6中根据基于概率选择的轮盘赌方法从种群中选择G个父代个体，具体步骤如下：

①计算所有个体适应度之和F；

②计算每个个体被选择的概率：p(i)＝f(i)/F；

③计算累积概率：

④随机产生[0,1]之间的数r_i，如果r_i满足q_n<r_i<q_n+1，则第n个个体被选中；

⑤重复执行步骤④G次，直至选出G个父代个体准备进行配对交叉。

3.一种双频带无线能量数据传输系统线圈的优化系统，其特征在于，包括初始化模块、目标函数模块、参数编码模块、种群初始化模块、选择交叉个体模块、变异模块和参数转换模块；

所述的初始化模块，用于获取用户输入的初始参数和进行内部初始化设置；

所述的目标函数模块，用于定义目标函数以及计算目标函数值

$f_i={\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{\&alpha;}}\&CenterDot;{G_d}^{\mathrm{\&beta;}}\&CenterDot;{\mathrm{SITR}}^{\mathrm{\&gamma;}}---\left(1\right)$

其中η,G_d,SITR分别表示能量传输效率，数据传输增益，和能量数据串扰比；

所述的参数编码模块，用于对所有要进行优化的参数以二进制数据流表示；

所述的种群初始化模块，用于初始化种群；

所述的选择交叉个体模块，用于以概率方式选择G个父代个体；

所述的交叉互换模块，用于产生适应度较高的新的子代个体；

所述的变异模块，用于以随机方式决定哪些比特数据进行突变。

所述的参数转换模块，用于将线圈组的物理参数转换为电气参数，以便目标函数模块计算适应度。