高级搜索

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

, 

downloadPDF

上一篇

下一篇

范俊杰, 张兆传. 2010: 微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化, 强激光与粒子束, 22(12): 2940-2944. doi: 10.3788/HPLPB20102212.2940
引用本文: 范俊杰, 张兆传. 2010: 微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化, 强激光与粒子束, 22(12): 2940-2944. doi: 10.3788/HPLPB20102212.2940
shu
Fan Junjie, Zhang Zhaochuan. 2010: Jiggle particle swarm optimization algorithm for multi-parameter optimization of Egun, High Power Lase and Particle Beams, 22(12): 2940-2944. doi: 10.3788/HPLPB20102212.2940
Citation: Fan Junjie, Zhang Zhaochuan. 2010: Jiggle particle swarm optimization algorithm for multi-parameter optimization of Egun, High Power Lase and Particle Beams, 22(12): 2940-2944. doi: 10.3788/HPLPB20102212.2940
shu

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

  • 中国科学院,电子学研究所,高功率微波源与技术重点实验室,北京,100190

Jiggle particle swarm optimization algorithm for multi-parameter optimization of Egun

  • 摘要: 针对2维电子光学多参量优化问题,采用微动粒子群优化算法,在给出目标电子轨迹和优化范围的前提下,可以得到趋近于该电子轨迹的真空边界和聚束磁结构.该算法分为前后两阶段:第一阶段采用前后试探法(微动),同时参照最优粒子的信息;第二阶段采用标准粒子群优化算法.针对涉及多个相关参量的电子光学设计问题,标准粒子群优化算法仅能保证以较高概率收敛到局部最佳解,而微动粒子群优化算法能以较高概率收敛到全局最佳解,并且展现了多核计算机在电子光学设计上的潜力.初步的软件试验显示:消耗人类工程师几周时间的电子光学设计问题,用微动粒子群算法在普通个人计算机上几十小时就能完成.
  • 加载中
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  632
  • HTML全文浏览数:  334
  • PDF下载数:  27
  • 施引文献:  0
出版历程
  • 刊出日期:  2010-12-30

微动粒子群优化算法用于Egun的多参量优化

  • 中国科学院,电子学研究所,高功率微波源与技术重点实验室,北京,100190

摘要: 针对2维电子光学多参量优化问题,采用微动粒子群优化算法,在给出目标电子轨迹和优化范围的前提下,可以得到趋近于该电子轨迹的真空边界和聚束磁结构.该算法分为前后两阶段:第一阶段采用前后试探法(微动),同时参照最优粒子的信息;第二阶段采用标准粒子群优化算法.针对涉及多个相关参量的电子光学设计问题,标准粒子群优化算法仅能保证以较高概率收敛到局部最佳解,而微动粒子群优化算法能以较高概率收敛到全局最佳解,并且展现了多核计算机在电子光学设计上的潜力.初步的软件试验显示:消耗人类工程师几周时间的电子光学设计问题,用微动粒子群算法在普通个人计算机上几十小时就能完成.

English Abstract

    全文HTML

参考文献 (0)

目录

/

返回文章
返回