遗传算法与迭代算法：太赫兹下葡萄糖光学参数提取精度对比

本文主要探讨了在太赫兹反射时域光谱技术背景下，如何通过迭代算法和遗传算法来精确提取葡萄糖多晶在太赫兹频段的光学参数，包括折射率和吸收系数。两种算法在处理这类问题上的性能进行了深入对比。 首先，迭代算法作为一种常见的优化方法，其原理是通过反复迭代逼近目标函数的最小值或最大值。然而，迭代算法对于初始值的选取非常敏感，如果初始值与真实值相差较大，可能导致结果精度较低。文章指出，如果使用弱吸收近似条件得到的参数作为初始值，迭代算法可以提高计算效率，但并不能保证高精度。 相比之下，遗传算法则采用了一种更为智能的搜索策略，它模拟了自然选择和进化的过程。遗传算法通过参数编码（如二进制编码或实数编码），设计合适的初始种群，包括多样性的个体，通过交叉、变异和选择等遗传操作进行优化。这种算法具有较强的全局搜索能力，不受初始值影响，且能保证算法的收敛性和种群多样性。实验结果显示，遗传算法的目标函数误差相较于迭代算法显著降低，实部和虚部的误差分别为0.26%和6.30%，表明遗传算法在提取光学参数的精度上具有优势。 总结来说，当使用太赫兹光谱技术分析物质如葡萄糖时，遗传算法因其优越的优化特性，特别是在保证精度和鲁棒性方面的表现，建议作为首选的智能优化算法。这不仅可以提高提取光学参数的准确性，也有助于更好地理解并利用太赫兹频段的分子结构信息，从而在食品、固体化学、材料科学和生物医学等多个领域发挥重要作用。未来的研究可能进一步探索其他智能优化算法的适用性，以进一步提升分析效率和精度。