【摘 要】
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介绍了一种用于偏振控制的遗传退火算法(GASA),该算法在遗传算法(GA)的基础上,引入了模拟退火的选择机制,将蒙特卡罗思想引入到了GA中,使算法具有更加强大的搜索能力.通过建
【机 构】
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中国科学院上海光学精密机械研究所上海市全固态激光器与应用技术重点实验室,上海201800;中国科学院大学材料与光电研究中心,北京100049;南京先进激光技术研究院,江苏南京210038
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介绍了一种用于偏振控制的遗传退火算法(GASA),该算法在遗传算法(GA)的基础上,引入了模拟退火的选择机制,将蒙特卡罗思想引入到了GA中,使算法具有更加强大的搜索能力.通过建立基于GASA算法的光纤激光主动偏振控制系统的数学模型,得到了不同参量情况下的GASA算法的仿真图像,并且分析了其收敛效果.仿真结果表明,在选择输出激光的偏振消光比作为适应度函数,种群数量为90,变异概率为0.7,交叉概率为0.001,温度下降比率为0.99的情况下,系统可以达到最优的控制效果.将GASA算法和随机并行梯度下降算法的仿真图像进行对比,可以看出,GASA算法具有较好的全局搜索能力和跳出局部最优值的能力,可以将其用在光纤激光的主动偏振控制系统中.
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