[发明专利]一种新型分布式光纤传感器偏振控制方法

摘要

本发明公开了一种新型分布式光纤传感器偏振控制方法，其方法为步骤一、混沌初始化；步骤二、将各个初始粒子的C值当做个体极值cfbesti0；步骤三、对极值位置gxbest0＝(gx01，gx02)进行混沌优化，步骤四、更新粒子的速度和位置；步骤五、设置新位置；步骤六、如果粒子C值优于全局极值cfbestik，cxbestik设置为新位置；步骤七、在解空间对混沌变量经历的每一个可行解计算其C值；步骤八、即满足停止条件时，则搜索停止。有益效果该优化算法继承了粒子群算法易于实现、收敛速度快、不需要目标函数的梯度信息等诸多优点，并引入混沌改进了粒子群算法存在的局部收敛、初始解群远离最优解等不足，是解决全局优化问题的极好的方法。

主权项

一种新型分布式光纤传感器偏振控制方法，其特征在于：其方法如下所述：步骤一、混沌初始化，随机产生一个2维、每个分量数值在0‑1的向量y1＝(y11，y12)，由yi+1j＝μyij(1‑yij)，i＝1，2...，99...，j＝1，2，μ＝4，得到数个向量y1，y2，...y100...；将zi的各个分量载波到优化变量的取值范围：xij＝aj+(bj‑aj)yij，i＝1，2，...，99...，j＝1，2，ai，bj分别为输入到挤压器上电压值的最小值和最大值；计算目标函数C，从数个初始群体中选择C值最大的数个解作为初始解Xi＝(Vi1，Vi2)，i＝1,2,...,20...，并随机产生数个初始速度vi,其中i＝1,2,...,20...；步骤二、将各个初始粒子的C值当做个体极值cfbesti0，初始解xi当做个体极值位置cxbesti0；根据各个粒子的个体极值cfbesti0，找出全局极值gfbest0和全局极值位置gxbest0；步骤三、对极值位置gxbest0＝(gx01，gx02)进行混沌优化，随机产生一个2维、每个分量数值在0‑1之间的向量u0＝(u01，u02)；产生ui＝(ui1，ui2)，ui+1j＝4uij(1‑uij)，j＝1，2将ui的各个分量载波到混沌扰动范围[‑β,β]内，其中β为相对挤压器上输入电压值较小的一个常数，扰动量Δxi＝(Δxi1，Δxi2)为Δxij＝‑β+2βuij，u0＝u1；在解空间对混沌变量经历的每一个可行解计算其C值，得到最优值cgf0j和与之对应的最优位置cgx0j，用cgx0j取代当前群体中任意一个粒子的位置；步骤四、根据公式vk+1＝covk+c1(cbestk‑xk)+c2(gbestk‑xk)，xk+1＝xk+vk+1更新粒子的速度和位置，其中c0,c1,c2为常数；步骤五、如果粒子C值优于个体极值cfbestik，cxbestik设置为新位置；步骤六、如果粒子C值优于全局极值cfbestik，cxbstik设置为新位置；步骤七、对最优位置cxbestk＝(gxk1，gxk2)进行混沌优化，随机产生一个2维、每个分量数值在0‑1之间的向量u0＝(u01,u02)；产生ui+1j＝4uij(1‑uij)，j＝1，2将ui的各个分量载波到混沌扰动范围[‑β,β]内，扰动量Δxi＝(Δxi1，Δxi2)为Δxij＝‑β+2βuij，u0＝u1；在解空间对混沌变量经历的每一个可行解计算其C值，得到最优值cgfkj和最优位置cgxkj，用cgxkj取代当前群体中任意一个粒子的位置；步骤八、若最优值cgfkj小于设定的某个值，即满足停止条件时，则搜索停止，输出全局极值位置，即输出两挤压器的最佳电压值，否则返回步骤四。