一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法与装置，包括如下步骤：S1、初始化目标矩阵；S2、设计MZI网络布局；S3、生成初始种群；S4、定义适应度函数，根据移相器参数配置计算适应度值；S5、采用轮盘赌方法选择适应度高的个体；S6、对选中的个体进行交叉操作生成新一代个体，并更新种群；S7、进行变异操作，将变异后个体纳入当前种群并更新种群；S8、重复执行步骤S4‑S7，根据收敛条件判断是否满足停止条件，若满足停止条件，则输出最优解。本发明专利技术采用基于遗传算法的MZI网络优化方法，通过优化移相器参数配置，实现了MZI矩阵自优化，具备高效、精准和全局搜索能力的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及mzi矩阵自优化领域，尤其涉及一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法与装置。

技术介绍

1、近年来，随着信息技术的飞速发展，光子计算作为一种新兴的计算方式，受到了越来越多的关注。光子计算相较于传统的电子计算，具有更高的并行处理能力、较低的功耗以及更快的数据传输速度，因此在高性能计算、量子计算、光通信等领域具有广阔的应用前景。在众多光子计算技术中，基于mzi网络的矩阵变换方法被认为是一种重要的实现方式。

2、mzi网络是一种利用光波的干涉效应进行相位调制和光学变换的结构，通常由多个mzi阵列构成。通过调节每个mzi中的移相器电压，mzi网络可以实现对输入光信号的控制，完成矩阵变换。mzi网络因其结构简单、调节灵活、响应速度快等特点，在光学信号处理、光通信、光计算等领域得到了广泛应用。利用mzi网络进行矩阵变换，不仅能够实现高效的信号处理，而且能够大幅度提升光子计算系统的计算能力。

3、然而，现有的基于mzi网络的矩阵变换方法仍然存在一些局限性，尤其是在复杂的高维矩阵运算和对非理想参数的处理方面。首先，mzi网络的移相器数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法，其特征在于，所述目标矩阵是一个N*N的复数矩阵，描述了输入光信号与输出光信号之间的相位和幅值关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法，其特征在于，所述MZI网络通过一系列的MZI阵列实现矩阵变换。

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法，其特征在于，所述S3具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法MZI矩阵自优化的方法，其特征在于，所述S4具...

【技术特征摘要】

1.一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法，其特征在于，所述目标矩阵是一个n*n的复数矩阵，描述了输入光信号与输出光信号之间的相位和幅值关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法，其特征在于，所述mzi网络通过一系列的mzi阵列实现矩阵变换。

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法，其特征在于，所述s3具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法mzi矩阵自优化的方法，其特征在于，所述s...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘峰，宋佳，
申请(专利权)人：北京芯算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：