[发明专利]一种基于混沌粒子群算法的全随机硅基波导光栅设计方法

摘要

一种基于混沌粒子群算法的全随机硅基波导光栅设计方法，是将均匀光栅设计参数非均匀化，让光栅整体变化设计为每一个周期块的变化，每种参数情况下的耦合效率值就是粒子群算法中的自适应度，在粒子群进化到下一代时，每个粒子会通过追踪pbest和gbest这两个最优解来更新自己，当粒子值取到边界位置时，作混沌变量处理，实现全局搜索功能，给一个混沌变量提供初值，通过混沌迭代方程的迭代，产生具有遍历性和伪随机性的一组随机序列，设定所需光栅的耦合效率标准，当粒子群优化结果达到所需标准时，自动停止，这时适应度所对应的粒子值便是所需的设计参数值。本发明实现了系统设计全随机光栅，可以有效快速的得到设计参数和光栅的耦合效率。

主权项

1.一种基于混沌粒子群算法的全随机硅基波导光栅设计方法，其特征是：将均匀光栅设计参数非均匀化，让光栅整体变化设计为每一个周期块的变化，光栅突出部分的长记为a，光栅突出部分的宽记为c，凹陷部分的长记为b，凹陷部分的宽记为d，则光栅的结构参数表示为刻蚀深度d＝c‑d，周期Λ＝a+b，占空比w/Λ＝b/a+b，确定全随机光栅的设计参数为ai,bi,ci,di,i＝1,2,....,n，其中n为光栅周期个数；每种参数情况下的耦合效率值就是粒子群算法中的自适应度，在粒子群进化到下一代时，每个粒子会通过追踪pbest和gbest这两个最优解来更新自己，更新公式如下：其中t表示第t代；α为权值系数，是当前速度V(t)的比例系数，取[0,1]之间的随机数；r1和r2均是[0,1]之间的随机数，c1和c2是学习因子，影响粒子群跟随最优解的快慢，X(t+1)表示下一代的位置，是当前位置X(t)加下一代速度V(t+1)得到；当粒子值取到边界位置时，作混沌变量处理，利用混沌变量的伪随机性、遍历性的特点，实现全局搜索功能，给一个混沌变量提供初值，通过混沌迭代方程的迭代，产生具有遍历性和伪随机性的一组随机序列；设定所需光栅的耦合效率标准，当粒子群优化结果达到所需标准时，自动停止，这时适应度所对应的粒子值便是所需的设计参数值。