[发明专利]一种运用粒子群算法优化VCSEL阵列排布的方法

权利要求书

1.一种运用粒子群算法优化VCSEL阵列排布的方法，其特征在于，步骤包括：

S1、设置VCSEL阵列的初始化排布形式，其中各VCSEL单元之间具有相同的间距值L；

S2、使用ANSYS建立VCSEL阵列模型；

S3、设置VCSEL阵列包括注入电流、环境温度在内的工作条件；

S4、模拟VCSEL阵列温度分布并提取初始峰值结温T₀；

S5、使用MATLAB计算VCSEL阵列各单元的热流密度；

S6、提取步骤S5中的热流密度并加载到VCSEL阵列中，使用ANSYS模拟VCSEL阵列温度分布并提取峰值结温T₁；

S7、判断|T₁-T₀|是否小于1K；如果小于1K，则结束循环，执行步骤S8；否则，使T₀＝T₁，返回步骤S5；

S8、判断当前是否已对VCSEL阵列进行了优化排布；如果已优化，则执行步骤S9；否则执行步骤S10；

S9、计算VCSEL阵列各单元最大高低结温差ΔT；判断ΔT是否小于1K，若不小于1K，则执行步骤S10；若满足则执行步骤S16；

S10、初始化设置算法参数，其中粒子群数量介于1000到2000之间，最大迭代次数maxgen介于300到1000之间，惯性权重系数ωs＝0.95，ωe＝0.4，学习常数c₁＝2.05，c₂＝2.05，以VCSEL阵列俯视平面中心为坐标原点，向右向上为正方向，个体位置变化范围[-L,L]，个体速度变化范围[-0.1L/次,0.1L/次]；

S11、随机初始化第一代粒子群的位置和速度，其中第i个粒子的位置和速度分别为Dⁱ和Vⁱ；

S12、构建基于最小势能原理适应度函数，其中第i个粒子的适应度函数为Fⁱ(Pdiss,X,Y)；

S13、计算每个粒子的适应度值Fⁱ，确定粒子群中第i个粒子的个体历史最优位置Pbⁱ和所有粒子的全局最优位置Gb；

S14、判断粒子群排布优化过程迭代次数t是否小于maxgen；若小于maxgen，则更新各粒子的速度和位置，并进行限幅处理，返回步骤S13；否则，结束循环执行步骤S15；

S15、依据适应度函数的最优解得到VCSEL阵列的优化排布形式，并返回步骤S2；

S16、得到最终的VCSEL阵列优化排布形式。

2.根据权利要求1所述的一种运用粒子群算法优化VCSEL阵列排布的方法，其特征在于，所述的步骤S11中第一代粒子群中第i个粒子的位置表达式为：

Dⁱ＝L*rands(2n)

其中，n为VCSEL阵列中需要对排布位置进行优化的VCSEL单元的个数，rands(2n)为取值范围在[-1,1]的随机数组；

第一代粒子群中第i个粒子的速度表达式为：

Vⁱ＝0.1L*rands(2n)。

3.根据权利要求1所述的一种运用粒子群算法优化VCSEL阵列排布的方法，其特征在于，所述的步骤S12中的适应度函数是在考虑VCSEL阵列中各VCSEL单元耗散功率及位置关系的情况下，基于最小势能原理建立的，第i个粒子的适应度函数为：

其中，N为VCSEL阵列中包含的VCSEL单元个数，λ为导热系数，Pdiss_l和Pdiss_m分别为第l和第m个VCSEL单元上的耗散功率，和分别为第l和第m个VCSEL单元在VCSEL阵列上分别沿X方向和Y方向的位置坐标。

4.根据权利要求1所述的一种运用粒子群算法优化VCSEL阵列排布的方法，其特征在于，所述的步骤S14中迭代更新t+1次后的第i个粒子的速度和位置表达式为：

Dⁱ(t+1)＝Dⁱ(t)+Vⁱ(t+1)

其中，Vⁱ(t)和Dⁱ(t)分别为迭代更新t次后第i个粒子的速度和位置，Vⁱ(t+1)为从迭代t次更新为t+1次后第i个粒子位置的变化量，r₁和r₂为介于0到1之间的随机数；其中所述的步骤S14中对更新后粒子的速度和位置进行限幅处理，即当迭代更新t+1次后若Vⁱ(t+1)-0.1L/次，则令Vⁱ(t+1)＝-0.1L/次，若Vⁱ(t+1)0.1L/次，则令Vⁱ(t+1)＝0.1L/次；若Dⁱ(t+1)-L则令Dⁱ(t+1)＝-L，若Dⁱ(t+1)L则令Dⁱ(t+1)＝L。