[发明专利]基于云模型量子进化算法的光学薄膜表征方法

权利要求书

1.一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。

2.根据权利要求1所述的光学薄膜表征方法，其特征在于：在所述的步骤一中，量子种群规模为10-100，量子基因参数个数为3-15，云变异次数为2-8，量子交叉周期为2-8，选择优秀量子个体个数为1-8，最优量子个体连续交叉次数为2-8，初始量子旋转角为0.01π-0.5π，终止代数为50-500。

3.根据权利要求1所述的光学薄膜表征方法，其特征在于：在所述的步骤二中，对表征光学薄膜微观结构的参数进行量子编码，量子种群中第i个量子个体的基因表示为

qi=x1,ix2,ix3,i...xj,i...xn,icosθ1,icosθ2,icosθ3,i...cosθj,i...cosθn,isinθ1,isinθ2,isinθ3,i...sinθj,i...sinθn,i,]]>

其中量子个体q_i共n个量子基因位，代表光学薄膜微观结构的n个参数，x_j,i为第i个量子个体的第j个实数基因位，[cosθ_j,i sinθ_j,i]^T为该基因的量子概率幅。