[发明专利]一种基于免疫算法的液晶滤波器优化方法

权利要求书

1.一种基于免疫算法的液晶滤波器优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：初始化种群，随机产生多个第一代子群体，针对每一级液晶盒厚度和驱动电压采用全局随机取样机制产生各自子群体的第一代，种群规模维度与液晶滤波器级数一致；

S2：抗体与抗原选择，选择目标输出光谱曲线与实际输出光谱曲线误差来评价亲和度，根据亲和度值对液晶盒厚度和驱动电压两个产生的抗体进行排序；

S3：抗体激励，使用针对每一级的液晶厚度和驱动电压的抗原通过编码方式形成不同厚度、电压解空间的抗体；

S4：判断是否满足结束条件，得到预期最优解或者超过最大迭代次数，算法即终止；

S5：免疫循环处理，选择适应度高的抗体来经行活化，对其进行克隆复制若干个副本，然后采用变异算子对抗体发生突变，最后再筛选亲和度高的抗体

S6：利用随机产生的新抗体来覆盖原种群当中激励度低的抗体，并且刷新新种群，然后在转步骤S2继续执行。

2.根据权利要求1所述的基于免疫算法的液晶滤波器优化方法，其特征在于，所述评价亲和度的函数定义为：

其中表示滤波器的波长范围，表示点惩罚因子，分别表示理想光谱曲线和实际光谱曲线，通带与阻带的权重因子一起控制半高宽宽度和阻带波纹大小的作用，然后根据亲和度值来对于液晶盒厚度和驱动电压两个产生的抗体进行排序。

3.根据权利要求2所述的基于免疫算法的液晶滤波器优化方法，其特征在于，所述形成不同厚度、电压解空间的抗体的计算方法为：

其中，为抗体I的第k维度，即相对应级数液晶盒厚度和驱动电压，L是抗体编码的总维数，取决于设定的液晶滤波器级数，同时采用二进制来实现编码。