【光學(xué)】基于模擬退火和其他技術(shù)設(shè)計(jì)衍射光柵像元（相位掩模）附matlab代碼
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 雷達(dá)通信 無線傳感器 電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動(dòng)機(jī) 無人機(jī)
物理應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
簡(jiǎn)介
此項(xiàng)目涉及衍射光柵的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)所需的輸出目標(biāo)。我們使用模擬退火過程來實(shí)現(xiàn)最佳設(shè)計(jì)。
對(duì)于衍射光柵設(shè)計(jì)，我們將光柵的單位像元（即光柵的周期）視為要編碼的區(qū)域。
這種編碼在相位域中完成。傳統(tǒng)上有兩種方法可以做到這一點(diǎn)：根據(jù)像元內(nèi)的轉(zhuǎn)換點(diǎn)在兩個(gè)級(jí)別之間交替相位，或在像元內(nèi)創(chuàng)建具有離散相位值的矩形像素陣列。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將重點(diǎn)放在通過優(yōu)化這個(gè)矩形相位掩模來輸出我們所需的靶標(biāo)模式。然后可以通過將相位像素分配給物理參數(shù)（通常是蝕刻深度）將此相位掩模映射到物理光柵像元。
模擬退火
模擬退火是一種特征明確的隨機(jī)優(yōu)化算法，大致受冷卻金屬結(jié)晶的啟發(fā)。熔融金屬的緩慢冷卻強(qiáng)制形成高度有序的晶體結(jié)構(gòu)，從而產(chǎn)生更堅(jiān)固（即最佳）的材料。另一方面，快速冷卻會(huì)導(dǎo)致不規(guī)則、脆性的材料。該算法通過概率變量 t 對(duì)此概念進(jìn)行了量化，該變量類似地稱為冷卻速率。此變量與優(yōu)點(diǎn)函數(shù)（定義設(shè)計(jì)“好”程度的度量，即與目標(biāo)匹配）一起驅(qū)動(dòng)算法。t 是接受增加優(yōu)點(diǎn)函數(shù)的變化的概率的度量。降低優(yōu)點(diǎn)函數(shù)（表示更優(yōu)化的設(shè)計(jì)）的變化被接受。隨著迭代次數(shù)的增加，一些增加優(yōu)點(diǎn)函數(shù)的變化也被接受，但是隨著算法的進(jìn)行，這個(gè)概率會(huì)隨著 t 的減小而減?。ň拖窭鋮s金屬中的溫度降低結(jié)晶變化的可能性一樣）。算法會(huì)一直持續(xù)到滿足最大迭代次數(shù)或達(dá)到最佳優(yōu)點(diǎn)函數(shù)值。
在此實(shí)現(xiàn)中，初始隨機(jī)相位掩模被分配一個(gè)單位振幅。獲取掩模的傅里葉變換以獲得輸出波前。找到波前的強(qiáng)度并計(jì)算輸出強(qiáng)度和所需靶標(biāo)模式之間的均方誤差 (MSE)。MSE 作為系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)函數(shù)。對(duì)于每次迭代，初始相位掩模都會(huì)隨機(jī)擾動(dòng)。如果 MSE 低于前一個(gè)值，則接受更改。如果沒有，則隨機(jī)選擇一個(gè)值（均勻），如果該值小于 t，則接受更改。如果沒有，則選擇一個(gè)新的擾動(dòng)。理想情況下，此過程會(huì)一直重復(fù)，直到 MSE 值收斂，從而達(dá)到最佳設(shè)計(jì)。
結(jié)果
針對(duì)各種模式實(shí)施了設(shè)計(jì)優(yōu)化。第一個(gè)目標(biāo)模式是使用 generate_target() 在 MATLAB 中生成的，其他目標(biāo)模式是使用繪圖軟件創(chuàng)建的，然后轉(zhuǎn)換為圖像，再轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制矩陣。
部分代碼
function phi_n = PhaseTruncate(phi,levels)
%Maps continuous phase
values
of -pi to pi to quantized
values
of
%0 to
2
*pi (where levels is the number of quantized
values
between
0
to
%2*pi)
phi(phi <
0
) = phi(phi <
0
) +
2
*pi;
phi(phi >
2
*pi) = rem(phi(phi >
2
*pi),
2
*pi);
round_phi = [
0
:
2
*pi/levels:
2
*pi];
phi_n = interp1(round_phi,round_phi,phi,
’nearest’
);
phi_n(phi_n ==
2
*pi) =
0
;
end
?? 運(yùn)行結(jié)果
參考文獻(xiàn)
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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類