Dom > Novice > Vsebine

Optimizacijski algoritem in optimizacija parametrov

Jan 27, 2018

V tem prispevku se uporablja kvantni genetski algoritem za optimizacijo postopka ekstrakcije parametrov. Kvantni genetski algoritem je genetski algoritem, ki temelji na principu kvantnega računanja. Uvaja izražanje vektorja kvantnega stanja v gensko kodiranje, uresničuje razvoj kromosomov s pomočjo kvantnih logičnih vrat in doseže boljše rezultate kot konvencionalni genetski algoritem. Kvantni genetski algoritem, ki temelji na vektorski predstavitvi kvantne države, je kvantna verjetnostna amplituda, ki se uporablja za kromosomsko kodiranje, rekla, zaradi česar lahko kromosom izrazi tudi superpozicijo držav in uporabo kvantnih logičnih vrat za doseganje kromosomske posodobitve. Kvantni genski algoritem je boljše konvergence in raznolikostne značilnosti v primerjavi s klasičnim genetskim algoritmom. Ta teza temelji na procesu kodiranja kvantnih genetskih algoritmov in ekstrakciji številnih parametrov PIN diode v kodiranju, efektivni površini diode, bazne širine, koncentracije dopinga N in injekcijskega zasičenja kot sklopov spremenljivk v kromosom posameznik bi moral uporabiti kvantni genetski algoritem za algoritem identifikacije parametrov za optimizacijo procesa naslednje:


(1) obremenitev procesa testnega valovanja PIN-dioda v Matlab-u v dinamičnem (vključno z obratnim obnovitvenim tokom in napetostjo) in generiranje v tabeli 1 za ekstrakcijo parametra Q (T0), začetno populacijo, naključno ustvarjeno v 50 kubitah, ki kodira kromosome, vsak posameznik vsebuje skupino za pridobitev začetne vrednosti parametra.

(2), da bi inicializirali populacijo Q (T0) vsakega posameznika v populaciji, so naslednji: dekodiranje in dohodna Sabre, niz parametrov v simulacijskem modelu vezja PIN diode, dinamična simulacija, dobite moč PIN za niz parametrov, ki ustrezata dvema tranzistorskima prehodnima valovnima podatkoma.

(3), ki združuje eksperimentalne valovne oblike, da oceni ustreznost vsakega posameznega parametra, ki ustreza (2), in zabeleži optimalne posameznike in ustrezno fitnes.

(4), da bi ugotovili, ali je mogoče postopek izračuna zaključiti. Če je izpolnjen končni pogoj, je najboljši posameznik optimizirati vrednosti fizičnih parametrov močnostne diode PIN-ja in prenehati, v nasprotnem primeru še naprej optimizirati identifikacijo.

(5) nova populacijska parametra Q (T) dobimo s pomočjo kvantne rotacijske vrte U (T) za posodobitev populacije.

(6) delovanje koraka (2) za vsakega posameznika (vključno s skupino podatkov parametrov) v populaciji Q (T), in oceni ustreznost ustreznih podatkov valovne oblike s sklicevanjem na preskusno valovno obliko.

(7) zabeleži optimalno individualno in ustrezno fitneso, dodajte število ponovitev t plus 1 in se vrnite na korak (4). V skladu z analizo drugega dela, v okoliščinah zunanjega okolja, prehodni tok in napetost moči diode PIN določajo fizični parametri v notranjosti diode, njene trenutne in napetostne vrednosti pa so omejene in merljive ter njene matematične pričakovanje obstaja. Glede na teorijo statistike lahko sklepamo, da je prehodni tok in napetost diod funkcionalnost njihovih notranjih parametrov, zato lahko vezje ovrednotimo po podobnosti med simuliranimi valovitimi oblikami toka in napetosti ter eksperimentalnimi valovnimi oblikami.

Natančnost parametrov v modelu. V tem prispevku je korelacijski indeks uporabljen kot merilo za presojo bližine valovnega rezultata simulacijskih rezultatov do eksperimentalne oblike opazovanja.

25.png


V formuli so podatki o eksperimentalnih valovnih podatkih Y, njegova povprečna vrednost je Y 1 , podatki o valovnih oblikah simulacijskega rezultata pa so Y 2 .

Ilustracija kvadratne vsote napake 26.png , srednja ilustracija variance 27.png , manjše je razmerje kvadratne vsote napake na povprečno varianco, čim bližje je simulacijski valni signal na eksperimentalno valovno obliko, tem bolj je parameter parametra dejanska vrednost, bolj natančno je dobljena vrednost parametra.


Rezultati ekstrakcije parametrov

Za testiranje tokokroga, prikazanega na sliki 6, dobimo napetostno in tokovno valovno obliko povratne obnove močne diode PIN. Izgradnja simulacije vezja v Sabre, rezultati simulacije kažejo, da so valovne oblike in valovne oblike, ki ustrezajo, in rezultate valovanja in simulacije primerjali s korelacijskim indeksom, z optimizacijo postopka ekstrakcije zgoraj omenjenega kvantnega genskega algoritma, lahko sklepamo, da je moč PIN parametre tehnologije diode za doseganje določene natančne vrednosti. Slika 7 prikazuje rezultat simulacijskih valovnih parametrov modelnih parametrov in rezultatov eksperimentalnih valovnih oblik, ki jih dobimo s pomočjo algoritma.

28.png

Parametri močnostne diode PIN se pridobijo z optimizacijskim algoritmom. Glej tabelo 2.

29.png

Validacija metode ekstrakcije parametrov PIN diode

Izkoriščanje ključnih fizičnih parametrov močnostne diode se uresniči s procesom povratnega oživljanja in njegovo učinkovitost je treba preveriti v drugih dinamičnih procesih.


Zato so zgornji optimizacijski parametri vneseni v model simulacijskega vezja, simulirani pa sta napetost napajanja in tok napetosti diode PIN. Primerjamo simulacijske podatke in eksperimentalne rezultate ter preverimo veljavnost metode. Slika 8 je simulacija veljavnosti parametrov modela in valovne oblike preskusa vezja.

30.png

Simulacijski in preizkusni rezultati analize 8 kažejo, da lahko notranji fizični parametri močne diode PIN, ekstrahirane s to metodo, natančno opisujejo dinamične lastnosti naprave, s čimer preverjajo veljavnost in zanesljivost metode.