[发明专利]基于云模型量子进化算法的光学薄膜表征方法

摘要

本发明公开了一种基于云模型量子进化算法(CQEA)的光学薄膜表征方法，其包括如下步骤1)输入CQEA的初始参数；2)对光学薄膜微观结构参数进行量子编码，生成初始量子种群；3)基于薄膜掠入射X射线反射(GIXR)的拟合评价系数，评估表征光学薄膜结构的量子个体的适应度，选出最优量子个体；4)判断是否满足优化准则，若满足则输出最优的光学薄膜结构参数，算法停止，否则继续；5)通过单维云互补变异和交叉更新量子种群；6)采用精英保留策略对量子种群进一步更新，并转向第3)步。本发明的方法适用于基于GIXR的单层、多层光学薄膜的微观结构表征，具有计算复杂度低、收敛速度快和求解精度高等优点。

主权项

一种基于云模型量子进化算法的光学薄膜表征方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：输入基于云模型量子进化算法的薄膜结构表征的初始参数值，所述的初始参数包括：量子种群规模、量子基因参数个数、云变异次数、量子交叉周期、选择优秀量子个体个数、量子个体连续交叉次数、初始量子旋转角以及终止代数；步骤二：对光学薄膜的结构参数进行量子编码，生成表征光学薄膜结构的初始量子种群；步骤三：对光学薄膜的掠入射X射线反射进行拟合，通过拟合系数评估表征光学薄膜结构的量子个体，并选出最优的量子个体；步骤四：判断云模型量子进化算法是否满足终止条件，若满足，则云模型量子进化算法停止，输出最优的光学薄膜结构参数，若不满足，则进行步骤五；步骤五：通过单维云互补变异和交叉操作更新表征光学薄膜结构的量子种群；步骤六：采用精英保留策略对表征光学薄膜结构的量子种群进行更新，转向步骤三。