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智能算法在晶体色散方程参量反演中的比较研究
引用本文:王安祥,朱长军,张晓军.智能算法在晶体色散方程参量反演中的比较研究[J].光子学报,2015,44(3).
作者姓名:王安祥  朱长军  张晓军
作者单位:西安工程大学理学院,西安,710048
摘    要:为了研究智能优化算法在不同晶体材料色散方程参数反演中的迭代搜索性能问题,根据已测石英和方解石晶体的实验数据,分别采用遗传算法、模拟退火算法和遗传模拟退火算法应用于晶体色散方程的参数反演中,获得了晶体修正的塞耳迈耶尔方程的参量,同时比较了三种算法在迭代搜索性能、算法稳定性、计算时间和差方和等之间的差异,结果表明,三种算法在晶体色散方程参数反演时都可以得到满意的结果,但是,由于遗传模拟退火算法同时具备遗传算法的快速全局搜索性能和模拟退火算法的极强局部搜索性能,使得在晶体色散方程参数反演中的优化效果更优.因此在建立其它材料色散方程时建议采用遗传模拟退火算法,而且这一结果对研究混合智能算法的迭代搜索性能也是有帮助的.

关 键 词:智能算法  遗传模拟退火算法  反演  色散方程  遗传算法  模拟退火算法

Research on Comparison of Intelligent Optimization Algorithms in the Parameters Retrieval of Crystal Dispersion Equation
WANG An-xiang,ZHU Chang-jun,ZHANG Xiao-jun.Research on Comparison of Intelligent Optimization Algorithms in the Parameters Retrieval of Crystal Dispersion Equation[J].Acta Photonica Sinica,2015,44(3).
Authors:WANG An-xiang  ZHU Chang-jun  ZHANG Xiao-jun
Abstract:
Keywords:Intelligent optimization algorithms  Genetic Simulated Annealing Algorithm (GSAA)  Dispersion equations  Retrieval  Genetic Algorithm(GA)  Simulated Annealing Algorithm(SA)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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