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基于智能优化算法的膜系设计研究+ }: F% _% u/ B+ r
摘任石3(
; Z- w. n3 h4 E, X' B# I随着现代光学技术的发展,在光学仪器方面对光学薄膜的性能要求越来越1 S" f+ i4 M* B
高"光学薄膜的设计对光学仪器性能起着至关重要的作用"膜系光学特性优劣是, I, P. [' s/ I! j
通过膜系设计中的评价函数作为定量标准的"膜系评价函数是一个以膜系结构参( J! ]7 u) @- ~, }' j
数为变量的多元函数"通过数值优化方法求得所建立的评价函数的最优解,从而2 `# M& U) |$ I' d
完成膜系设计"光学薄膜的光谱特性是膜层结构!膜系层数!膜层厚度和膜层折
$ R, S6 e/ ^/ ^, S$ S射率的函数"其评价函数为多元多峰函数并且相当复杂,膜系层数越多所要确定& B9 R$ g. m+ F2 w% G
的参数就越多,也就意味着要解决更高维数的数学问题"当膜层超过一定的层数) ]! ]! G4 a: A7 J) P
时,会导致膜系评价函数的峰值则会极具增多,采用传统的优化方法如蒙特卡罗6 A$ e8 e+ @2 V9 t* A
法!单纯形法等将无法得出满意的结果"7 R7 ]- D8 U* N7 v2 Y2 h1 R% a
目前,智能优化算法在膜系设计中的应用已经受到越来越多的关注"智能优
6 R, [4 ]7 b# j4 j1 n# B化算法是对自然界规律的启发而衍生出的算法,也是仿生学的一个分支"利用仿$ P5 s3 i, O' c# [3 @5 E& f' _& M, X
生学的原理来设计构建算法,是智能优化算法的思想"如蚁群算法(antcolony9 w4 X2 N0 `4 B4 T* A3 F) p& v
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm1 t+ U/ E1 l# m# J% m% Z: L; ?
optimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优8 Y0 Q( J6 C+ {' O; v p
化算法具有对初值不敏感,对所要优化的函数没有限制,具有很强的通用性等特
# u4 p* H7 `4 N- f+ I! C7 G$ \点"; ]% ]8 R: F0 A5 O2 l& i4 [0 ~
本文将两种新兴的智能优化算法PSO和DE应用于膜系设计,编写相应的
, w; ]' J/ T0 R5 n. i1 d4 ]6 ?MATLAB程序对增透膜!高反射膜!1:1分光膜!滤光片和远红外宽带增透膜进, }' m- I: P, J6 U$ p; |' y7 i4 d
行膜系优化设计,在这些设计实例中采用膜系理想反射率和实际设计反射率的误/ s1 `+ r* m( L* w
差平方和作为评价函数来评价膜系性能优劣"算法中控制变量的设置对算法性能1 e5 j- A. J6 Y8 s+ w
有很大的影响,结合设计实例比较各算法之间性能差异并且分析如何设置算法中
6 g4 g5 |" ^7 P! O' Q/ L& R的控制变量来提高算法性能,也是本文要解决的问题"结果表明,将PSO和DE
, X) G+ J0 Q% [5 P& s) W+ n应用于膜系设计是有效的"在相同设计条件下,运用PSO和DE可以得到比GA$ h9 D+ N7 c B9 u% z
光学特性更优的膜系结构": M5 ]$ U2 b6 M: n
关键词:光学薄膜;膜系设计;优化设计;粒子群优化算法;差分进化算法;
$ @* E0 j! K; s遗传算法
- f! L* p9 e" A+ X链接：http://pan.baidu.com/s/1mi4KW5a 密码： @% z2 P/ ^$ O
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发表于 2016-7-22 21:12:25
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发表于 2016-9-24 13:37:47
