真空 ›› 2021, Vol. 58 ›› Issue (2): 27-30.doi: 10.13385/j.cnki.vacuum.2021.02.06
高鹏, 班超, 任少鹏, 金秀, 王忠连, 杨文华
GAO Peng, BAN Chao, REN Shao-peng, JIN Xiu, WANG Zhong-lian, YANG Wen-hua
摘要: 本文依据遗传算法的基本思想,立足光学薄膜领域,介绍了采用遗传算法进行光学薄膜设计优化的一种实现方法——包括“建立种群”“建立适应度函数”“选择”“交叉”“变异”和“精英保护”等方面的详细操作步骤。基于该方法,给出了一个在400nm~900nm光谱区间内实现4个通带的优化设计实例,其结果表明该方法在膜系设计中能够起到较好的优化效果。文章在最后指出,该方法仅仅实现了简单的遗传算法,在运行效率和优化能力等方面还有较大的提升空间。
中图分类号:
[1] HOLLAND J H.Adaptation in Natural and Artificial System[M]. Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1975. [2] 唐世浩, 朱启疆. 遗传算法中初始种群与交叉、变异率对解的影响及其解决方案[J]. 科技通报, 2001, 17(3): 1-7. [3] 李国, 阮晓青. 关于简单遗传算法变异率的理论分析[J]. 工程数学学报, 2006, 23(3): 468-474. [4] 金扬利, 马勉军, 熊玉卿. 基于计算机辅助的光学薄膜优化设计方法[J]. 真空, 2007, 44(2): 32-36. [5] 武金瑛. 遗传算法及其在结构优化中的应用[D]. 大连: 大连理工大学, 2000. [6] 舒婵, 耿兵绪, 房巍巍, 等. 南海北部海洋生态模型的参数分析及遗传算法优化[J]. 热带海洋学报, 2020, 39(2): 98-106. [7] EL ALAOUI EL FELS, NOUREDDINE, ALAA, BACHNOU ALI. Use of genetic algorithm in new approach to modeling of flood routing[J]. Journal of Oceanology and Limnology, 2019, 37(1): 72-78. [8] ZHANG Y K, WANG Y, LIU T, et al.Volume Flow Rate Optimization of an Axial Fan by Artificial Neural Network and Genetic Algorithm[J]. Open Journal of Fluid Dynamics, 2019(3): 207-223. [9] ALI ABDULHAFIDH IBRAHIM, ANMAR L.Dawood. Design & Implementation of an Optimization Loading System in Electric by Using Genetic Algorithm[J]. Journal of Computer and Communications, 2019(7): 135-146. [10] 唐晋发, 郑权. 应用薄膜光学[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 1984. [11] 王吉权, 王福林, 董志贵, 等. 实数遗传算法进化策略的改进研究[J]. 数学的实践与认识, 2017, 47(11): 118-125 [12] 刘帅, 彭业飞, 冯智鑫, 等. 遗传算法的改进与参数特性研究[J]. 电脑知识与技术, 2016, 12(4): 182-185. [13] 孔盼盼, 崔英花. 多重自适应性遗传算法的研究[J]. 微电子学与计算机, 2019, 36(3), 53-57. [14] 辛宇, 童孟军, 华宇婷. 一种基于最优特征选择改进的遗传算法[J]. 传感技术学报, 2018, 31(11), 1747-1752. [15] 谢军, 王倩, 倪雅静, 等. 基于遗传算法进行结构优化的研究现状[J]. 河北建筑工程学院学报, 2018, 36(3), 14-21. |
[1] | 郭志帅, 费书国, 阴晓俊, 高鹏, 赵帅锋, 王银河, 宋光辉. 红外测温成像系统光学薄膜滤光片设计与镀制工艺研究[J]. 真空, 2020, 57(6): 18-22. |
[2] | 高鹏, 金秀, 任少鹏, 王忠连, 赵帅锋, 阴晓俊. 浅谈国内外光学薄膜技术标准[J]. 真空, 2020, 57(4): 19-23. |
|