遗传退火算法优化光纤激光主动偏振控制：全局搜索与最优性能

本文主要探讨了一种创新的光纤激光主动偏振控制系统，采用了基于遗传退火算法（Genetic Annealing Algorithm, GASA）。遗传算法（GA）是一种经典的优化算法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索解空间。而GASA在此基础上进一步增强了搜索性能，引入了模拟退火的思想，即在搜索过程中允许一定程度的随机性，通过设置合适的温度和冷却率，使得算法能够在全局范围内进行高效搜索，并有能力跳出局部最优解。 在论文中，作者构建了一个数学模型，该模型基于GASA算法对光纤激光的偏振特性进行了控制。他们研究了不同的参数设置，如种群数量、变异概率和交叉概率等，其中选择输出激光的偏振消光比作为适应度函数，这反映了控制效果的好坏。实验结果显示，在种群数量为90，变异概率为0.7，交叉概率极低（0.001），以及温度下降比率为0.99的情况下，GASA能够实现最优的偏振控制效果。 对比了GASA算法与随机并行梯度下降算法的结果，GASA展现出更强的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。这意味着在复杂的光纤激光偏振控制问题中，GASA不仅能够快速找到近似解，而且能够找到真正的全局最优解，这对于提高光纤激光器的性能和稳定性至关重要。 总结来说，这篇研究展示了遗传退火算法在光纤激光主动偏振控制领域的应用潜力，证明了其作为一种高效控制策略的有效性和实用性。这对于激光技术的发展，特别是光纤激光器的精确控制有着重要的理论和实践意义。研究人员可以利用这种算法优化激光器的偏振输出，提升其在诸如通信、医学、材料加工等领域的应用性能。