基于ANN-GA的激光器参数全球优化策略：有效提高输出功率

本文主要探讨了一种创新的激光器参数全局优化方法，结合人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的技术。人工神经网络被用来建立激光器输出功率的模型，模拟激光器内部复杂参数对输出功率的影响机制。这种模型能够捕捉到激光器运行过程中的非线性关系，是优化过程的关键基础。 在该方法中，首先通过训练的神经网络模型预测激光器在不同参数下的潜在性能。遗传算法作为一种搜索策略，利用自然选择和遗传机制来寻找最优的激光器参数组合，以最大化或最小化输出功率。这种方法的优势在于能够处理高维度且非线性的优化问题，并在全球范围内寻找最佳解，而非局部最优。 以平凹腔单横模氦氖激光器为例，研究者展示了该方法的有效性。通过对同一组激光器参数进行仿真和实验测量，结果显示人工神经网络模型与实际实验数据之间的均方根误差仅为0.0127毫瓦，证明了模型在预测方面的准确性。 应用此优化方法对其他激光器参数进行全局调整后，预期的输出功率相较于实验室常规设备有显著提升。这表明该方法不仅在理论上有可行性，而且在实际应用中具有显著的增效效果，为激光器的设计和优化提供了有力工具。 本文的研究结果对于提高激光器的性能，降低研发成本，以及推动激光技术的发展具有重要意义。同时，它也为其他领域中依赖于多参数优化的问题提供了新的解决思路，特别是在需要处理复杂系统动态行为的科学和技术领域。通过将神经网络的预测能力和遗传算法的全局优化能力相结合，这种方法有望在未来的科研和工业实践中得到广泛应用。