[发明专利]基于量子衍生遗传算法的光学薄膜结构分析方法

摘要

本发明公开了一种基于量子衍生遗传算法(QIGA)的光学薄膜结构分析方法，其包括(1)输入基于QIGA的薄膜表征的初始参数值；(2)生成表征薄膜结构参数的初始量子种群；(3)对初始量子种群进行观测；(4)判断是否满足终止条件，若是，则终止程序，若否，则继续进行；(5)对量子种群中的个体进行适应度评估，并保存最优个体；(6)量子旋转门操作，生成子代；(7)量子变异操作，更新子代；(8)量子全干扰交叉操作，更新子代；(9)精英保留策略操作，并转到步骤(4)。本发明的方法在薄膜的GIXR拟合求解过程中具有收敛速度快和求解精度高的优势，解决了基于传统遗传算法的薄膜掠入射X射线反射拟合求解中存在的效率低、精度差等问题。

主权项

一种基于量子衍生遗传算法的光学薄膜结构分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：输入适用于薄膜掠入射X射线反射谱拟合、基于量子衍生遗传算法的薄膜微观结构分析方法的初始参数值，其中的初始参数包括：量子种群规模N、染色体数M、每个染色体的基因位数λ、进化代数最大值Tmax、量子变异基因位数s、量子全交叉概率Pc和每个染色体的取值范围；步骤二：对光学薄膜的微观结构参数进行量子编码，生成表征光学薄膜结构的量子种群Q＝[q1,q2,…,qi,…qN‑1,qN]，其中任意量子个体qi的量子编码为qi=[αi1,1βi1,1|αi1,2βi1,2|......|αi1,λ-1βi1,λ-1|αi1,λβi1,λ|...|αij,1βij,1|αij,2βij,2|......|αij,λ-1βij,λ-1|αij,λβij,λ|...|αiM,1βiM,1|αiM,2βiM,2|......|αiM,λ-1βiM,λ-1|αiM,λβiM,λ];]]>步骤三：对表征光学薄膜结构的初始量子种群Q0进行测量和解码，得到确定解P0；步骤四：达到种群进化数最大值Tmax，若满足，则终止程序，若不满足，则继续进行；步骤五：对光学薄膜的掠入射X射线反射谱进行拟合，通过拟合系数评价量子个体的适应度，并筛选和保存最优量子个体；步骤六：使用量子旋转门更新量子种群Q，生成子代Q′，对子代Q′进行测量和解码，得到确定解P′，继续对光学薄膜的掠入射X射线反射谱进行拟合，通过拟合系数评价量子个体的适应度，并筛选和保存量子种群中的最优个体；步骤七：对量子种群进行变异操作，即，按顺序对每一量子个体进行s个基因位的随机选择，对其量子比特概率幅进行量子非门操作；步骤八：以概率Pc对子代Q′进行量子全干扰交叉，若进行交叉，则对子代Q′进行测量和解码，得到确定解P′，以及评价量子种群中每个个体的适应度，并筛选和保存最优量子个体，再进行量子全干扰交叉，否则略过；步骤九：用精英保留策略更新子代Q′，对子代Q′进行测量和解码，得到确定解P′，之后转到步骤四。