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基于智能优化算法的膜系设计研究 
! ?( f, m* F! g9 {摘任石3( 
7 U- y8 {6 E  @# Y) R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+ R7 X* q; I) C, U/ H 
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9 Z. ^' o2 G: x' g6 U. q* ]* h. K 
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 
- `1 e# A( J: E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 
% _5 Z+ c/ x2 S. S( n5 [8 ?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& D  |! g& c' q" f! E 
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7 K1 {( o" |* ]( ~3 { 
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' G& B/ H' Y2 u 
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 
( m( E/ P7 S* n$ z法!单纯形法等将无法得出满意的结果"9 h+ Q# [" W8 m% v8 B 
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 
0 H( @) ?6 r4 j& m- M4 H' @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 
5 s( u5 Q& X$ N0 w+ |1 `4 l* z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(antcolony, v& ]+ j6 b% I% p 
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm 
9 B: S5 p+ O. k4 _4 Doptimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优 
' U% {" c: l  @/ }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 
- L- P$ T9 t9 y" s) d8 u8 v点") x8 L, {$ d. v* j7 N 
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! [! \% f2 X$ F& j 
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 
1 a; v5 k5 [$ O3 ~& Y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 
$ E) T- B3 k5 u7 b  O* s2 {1 m& H0 ^6 x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 
# M$ Z( ^3 P% T, g6 N! d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! ]" X( G- J: {4 \8 b5 [7 s/ } 
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& s' V0 L& P$ O/ E3 g+ z 
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* j" D% K7 t5 S1 M; N# f 
光学特性更优的膜系结构"  g7 C* O: u; C$ m* j$ B 
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; 
8 b* b, C* G3 `: v  y" t! F遗传算法+ v. T) h) O" A* e1 [  }; k2 j" o 
链接:http://pan.baidu.com/s/1jIRPDGi 密码: 
5 A! ]- w* B8 O; ]( |' F6 j7 f1 k% X5 @, n- e3 Z1 [ 
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