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题名基于末位淘汰GSGA算法的平顶光束整形研究
被引量:1
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作者
张昱冬
赵秋烨
方振
张祖兴
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机构
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院
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出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期142-148,共7页
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基金
国家自然科学基金(62175116)
南京邮电大学1311人才计划、大学生创新创业训练计划(202210293016Z)。
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文摘
激光技术发展迅速,在医疗、生物、军事和材料等领域应用广泛,但激光光强的高斯型分布限制了激光的进一步应用。平顶光束整形技术应运而生并受到广泛关注。针对该问题,提出了基于末位淘汰制(LPE)、Gerchberg-Saxton(GS)算法和遗传算法(GA)的LPE-GSGA算法,优化空间光调制器的相位分布函数,将高斯光束整形为平顶光束。仿真结果表明,LPE-GSGA算法输出光束指标优于GS、广义自适应加性(GAA)、加权GS(GSW)和GSGA算法。与GS算法比较,LPE-GSGA算法的误差平方和(SSE)指标降低10.1%、拟合系数η提升0.85%,对相位初值的依赖程度约降低1个数量级,输出光束顶部光强突变点更少、旁瓣减少且幅度更低。LPE-GSGA算法减少了对初值的依赖程度,使高能量利用率、高光束顶部均匀度的平顶光束整形成为可能。
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关键词
激光光学
光束整形
平顶光束
LPE-gsga算法
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Keywords
laser optics
beam shaping
flat top beam
LPE-gsga algorithm
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分类号
O436.1
[机械工程—光学工程]
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题名集散遗传算法在厂级AGC负荷分配中的应用
被引量:6
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作者
方彦军
伍洲
王琛
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机构
武汉大学动力与机械学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期190-194,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60772107)~~
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文摘
针对目前电网采用的自动发电控制(automatic generation control,AGC)方式的缺点,提出了采用发电厂级AGC方式来优化分配厂内各机组负荷,以实现发电成本最小。建立了以各台机组负荷为自变量、发电成本为因变量的多约束条件的厂级AGC负荷分配模型。应用提出的基于种群差异的集散遗传算法进行优化,速度快且精度高。它根据个体间的欧氏距离反映的差异度,通过离散操作提高种群的多样性,通过集合操作提高种群的收敛速度,避免了普通遗传算法早熟和收敛速度慢的缺点。仿真结果表明:基于集散遗传算法的厂级AGC节能效果好,运算时间短且能准确稳定地收敛到最优解。
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关键词
厂级AGC
集散遗传算法
负荷分配
优化调度
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Keywords
AGC in plant level
gathering-scatteringgenetic algorithm (gsga)
load distribution
optimal schedule
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分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
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