[发明专利]基于蚁群算法的光学薄膜膜系优化设计

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的光学薄膜膜系优化设计方法，其基本特征在于，该方法包括如下步骤：

1)将各膜层厚度在其解空间Ω_i内进行离散化，并将这一系列的离散值映射到基于蚁群算法实现光学薄膜膜系设计构造图中；每个离散的节点对应于膜层中一个光学厚度值；

2)设定基于蚁群算法实现光学薄膜膜系设计构造图中的节点初始信息素矩阵P₀和P_ij；并同时进行相关优化初始参数的设定；最后设置当前蚁群个数G＝1，循环次数G_n＝1；

3)当前蚁群中的蚂蚁被按照一定的几率投放到起始层，并按照一定的几率向终止层进发；当前层到下一层的依据为当前节点上信息素矩阵P₀和P_i，j中的元素值；信息素矩阵中每个元素对应于该点到下层膜节点路径的信息素值；如果信息素值大，则该路径被选择的几率也就越大；每只蚂蚁从起始层到终止层的路径输出，就是一个光学膜系的输出；

4)计算当前蚁群中k只蚂蚁的评价函数，并将评价函数转换成信息素的增量Δp_k；如果评价函数越小，则Δp_k越大；设定当前节点其余路径的信息素的增量以其距离该路径的几何距离大小呈指数衰减，并对这些路径进行信息素更新；然后令k＝1～K，K为当前蚁群的蚂蚁个体个数；完成当前蚁群的信息素更新；

5)如果输出最优膜系的评价函数min(F_k)≤F_min，其中F_min为设定的收敛评价函数，则到步骤7)；否则，当前蚁群输出评价函数的方差σ_G≤σ_min，其中σ_min为设定的最小方差，或者当前计算的蚁群个数G＞G_max时，G_max为当前循环设定的最大蚁群数；则进入步骤6)，不然的话，令G＝G+1，并回到步骤3)；

6)令G＝1；根据步骤5)输出的最优膜系光学厚度，对当前的厚度空间进行缩小处理，并重新设置步骤1)和步骤2)的参数，再进行步骤3)、4)、5)的 操作；令G_n＝G_n+1；如果输出膜系的评价函数F≤F_min或者G_n＞G_n max，G_n max为最大循环数，则进入步骤7)；否则，回到步骤6)；

7)输出最优膜系厚度；结束整个流程。

2.基于权利要求1所述的一种基于蚁群算法的光学薄膜膜系优化设计方法，其特征在于：所述步骤1)中的构造图中，坐标为(i，j)的节点表示，折射率为ni的第i层膜的光学厚度为ndj；ndj为待求光学薄膜膜系的第i层薄膜厚度解空间中的一个值，在解空间Ω_i中取值。

3.基于权利要求1所述的一种基于蚁群算法的光学薄膜膜系优化设计方法，其特征在于：所述步骤2)中，信息素P₀时起始层薄膜的信息素分布，它为一个1×m₁的矩阵；其中m₁为第一层的节点个数，其中每个元素值分别对应于选择第一层膜各个节点路径上的信息素值；信息素P_ij表示的是处于第i行，第j列的节点上的信息素分布，它为一个1×m_i+1的矩阵；其中m_i+1为第i+1层的节点个数，其中每个元素值分别对应于选择在当前节点上选择下一层膜各个节点路径上的信息素；i的取值范围为[1，N-1]，其中N为设定的膜层数；j的取值范围为[1，m_i]，m_i为第i层的节点数；以上各个信息素矩阵，在设计之初，要对其赋上初值，并在设计过程中不断地进行更新。