江苏科技大学学报(自然科学版)2021,Vol.35Issue(3) :108-113.DOI:10.11917/j.issn.1673-4807.2021.03.017

基于模拟退火-蚁群变步长优化算法的椭偏数据反演分析

Inverse analysis of the ellipsometric data based on dynamic step ant colony optimization-simulated annealing algorithm

赵明琳 吴嘉瑶 童荣景 赵明瑶
江苏科技大学学报(自然科学版)2021,Vol.35Issue(3) :108-113.DOI:10.11917/j.issn.1673-4807.2021.03.017

基于模拟退火-蚁群变步长优化算法的椭偏数据反演分析

Inverse analysis of the ellipsometric data based on dynamic step ant colony optimization-simulated annealing algorithm

赵明琳 1吴嘉瑶 1童荣景 1赵明瑶2
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作者信息

  • 1. 江苏科技大学理学院,镇江212100
  • 2. 北京大米未来科技有限公司,北京100123
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摘要

椭圆偏振光谱方法是获取薄膜复光学常数和厚度的最优光学测量手段之一,椭偏方程作为超越方程,其逆向求解过程中的反演算法直接影响着椭偏数据的处理效率与精度.以前期的蚁群算法为基础,为进一步提高算法的收敛速度和跳出局部最优解的能力,研究了模拟退火算法和蚁群算法的融合策略,并提出了一种基于最优蚂蚁的变步长方法,通过动态改变最优蚂蚁的领域局部搜索步长,提升算法的精细化搜索能力,最终给出了模拟退火-蚁群变步长优化算法.应用该优化算法分析了高温超导薄膜FeSe的椭偏光谱,测试结果表明,该混合优化算法可以实现椭偏数据的精确反演分析,并且具有更快的收敛速度和更优的评价函数.

关键词

椭圆偏振光谱/模拟退火-蚁群算法/变步长

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基金项目

国家自然科学基金青年资助项目(11804126)

出版年

2021
江苏科技大学学报(自然科学版)
江苏科技大学

江苏科技大学学报(自然科学版)

北大核心
影响因子:0.373
ISSN:1673-4807
被引量1
参考文献量3
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