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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明涉及激光器参数提取领域，公开了一种基于改进差分进化算法的DFB激光器光谱参数提取方法，包括：通过光谱仪器测量得到DFB激光器实验光谱；基于传输矩阵方法构造DFB光谱模型，确定需要抽取参数并初始化种群；采用均方根误差计算公式和光谱数据导数计算种群适应度；根据变异交叉策略更新算法的种群以及相应的参数，比较种群个体优劣，保存最佳个体；根据当前进化次数逐步减小种群个体数量。本发明的方法通过使用传输矩阵建立合适的光谱模型，并使用改进的差分进化算法自动拟合目标光谱，减少多次仪器测量和算法容易陷入局部最优的影响，从而精准地提取DFB激光器的物理参数，保证优化结果可靠且能快速收敛。

主权项：1.一种基于改进差分进化算法的DFB激光器光谱参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，通过光谱仪器测量得到DFB激光器的实验光谱；步骤2，基于传输矩阵方法构造DFB光谱模型，根据光谱模型得到DFB激光器的仿真光谱，利用实验光谱修正光谱模型；步骤3，根据光谱模型中的参数以及实际需要，确定需要抽取的激光器参数，并根据激光器参数范围初始化算法种群，记作父代种群；步骤4，采用均方根误差计算公式和光谱数据导数公式，计算实验光谱和当前参数得到的仿真光谱的差距，记作父代种群的适应度；步骤5，根据变异策略将父代种群进行变异操作，得到变异种群；步骤6，根据交叉策略将变异种群与父代种群进行交叉操作，得到交叉种群；步骤7，将父代种群和交叉种群进行选择操作，根据种群个体的适应度值比较个体优劣，保存最佳的个体组成新父代种群，如果交叉种群个体被保留，那么认为此次进化成功；步骤8，根据选择操作中进化成功的次数更新变异策略被选择的概率，并根据当前进化次数逐步减小种群个体数量；步骤9，判断当前是否达到最大进化次数，若是则结束进化，输出最优个体，反之则重复循环步骤5到步骤9；步骤4中，均方根误差公式如下： （9）；光谱数据导数公式如下： （10）； （11）； （12）；式中：是波长数据中的第n个波长，为波长等于时的激光器实验光谱数值，为波长等于时的激光器仿真光谱数值，m为光谱数据中点的个数，为的正负符号，为实验光谱中相邻两个波长对应的光谱数据的差值；为仿真光谱中相邻两个波长对应的光谱数据的差值；总的种群适应度函数为： （13）；步骤5中，父代种群个体按照概率选择策略池中的变异策略进行变异，生成变异种群，变异策略包括如下三种： （14）； （15）； （16）；式中，是父代生成的第i个变异个体，是进化代数为G时的第i个父代个体，是进化代数为G时父代种群中适应度值最优的个体，和是父代种群中随机选取的两个不同的个体，F是变异因子；步骤8中，变异策略的概率随着进化代数的迭加而不断自适应，具体过程如下：将交叉种群个体的适应度值与父代种群个体的适应度值之差除以父代种群个体的适应度值并将结果取绝对值，记作；对于每种变异策略，计算中对应于该策略的个体的平均改进值，并确保这个值不小于0，将这个值记作；每种变异策略的选择概率根据其值相对于所有策略值的总和的比例来进行更新，这个比例会被限制在0.1到0.9之间，以保证即使是表现不佳的变异策略也有一定的被选择机会； （19）；式中，是父代种群个体的适应度值，是交叉种群个体的适应度值； （20）；式中，是采用第i种变异策略的个体数量，是采用第i种变异策略的第j个个体的适应度改进值；步骤8中，根据当前进化次数逐步减小种群个体数量，具体如下：计算父代的计划种群数量，具体计算公式为： （21）；式中，是最小种群数量，是最大种群数量，是最大进化次数，是当前进化次数；如果父代种群数量大于父代的计划种群数量，那么减小父代种群数量直到与父代的计划种群数量一致；减少种群大小的方法是删除适应度值最差的个体，通过对适应度值进行排序，然后删除最差的个体来实现。

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百度查询： 山东大学 基于改进差分进化算法的DFB激光器光谱参数提取方法