Lumerical学习——优化和参数扫描(Optimization and parameter sweeps)

server/2024/10/18 1:52:46/

一、概要介绍       

        这部分介绍优化和参数扫描项目设定的方法。在有大量数据模拟计算过程中这个特性允许用户使处理方法自动地查找期望的参数值。

① 创建一个参数扫描任务

② 创建一个优化任务

③ 创建一个良率分析任务

⑤ 打开所选择项目的编辑窗口,编辑其属性

⑥ 删除所选择的项目

⑦ 按照资源管理器设定的系统资源运行选择的扫描或优化

        运行项目前,动画(Animate)功能允许在 CAD 中查看将要进行参数扫描或优化模拟计算的结构。

二、优化(Optimization)

        下面的截图显示编辑优化窗口。

2.1 优化设置(OPTIMIZATION CONFIGURATION)

        这部分包含有算法选项和输入参数选项,是从内建算法中选择的,用来设置优化项目。

ALGORITHM: 本项目要用到的优化算法

        PARTICLE SWARM:内置的粒子群算法

        USER DEFINED:高级选项卡(ADVANCED tab)指定的用户算法

TYPE: 最大化或最小化品质因数( figure of merit)选项

MAXIMUM GENERATIONS: 本优化项目的最大的代数

GENERATION SIZE: 本优化项目的代的大小(每个代的子代数)

RESET RANDOM GENERATOR:如果选择,随机数产生器被设置到同样的初始条件。否则, 优化项目运行是会选择一个新的初始条件。

TOLERANCE: 优化结束时的容差标准。如果设定为 0,直到达到最大的代数优化才结束。

2.2 参数(PARAMETERS)

        本部分包含项目使用的优化参数和数值范围。可以用右侧的按钮加入/删除优化参数。双击所选参数的字段后可从模拟的模型中选择参数。以相似的方式同样可设置所选择参数的类型、最小/最大值和单位。

2.3 品质因数(FIGURE OF MERIT)

        本部分包含项目中使用品质因子(FOM)。采用对应的按钮可以加入/删除品质因子。通常品质因子被定义为监视器或分析组群的输出量,通过双击所选择的品质因子的字段,可以从模拟的模型中选择。FOM 一旦被定义,单击按钮 ” SELECT TO OPTIMIZE“ 就选择了本项目要使用的品质因子 (注意:在本优化计算过程将忽略其它所有 FOMs)

        高级选项卡(ADVANCED tab)显示在上面的截图中。 在本选项卡用户可以定义自己的优化算法,但只有在设置选项卡( SETUP tab )选择了 "USER DEFINED"选项时才可编辑这部分。高级选项卡分成两个子选项卡。

2.4 用户定义算法(USER DEFINED ALGORITHM)

        这部分包含定义定制的优化算法脚本(通过指定第 1 个和下一个脚本)。" SCRIPT OUTPUT" 显示测试的输出结果,测试运行的是用户定义的包含一个分析函数的算法。如果脚本中没有文法错误,可以在脚本输出部分看到<script complete>,否则就会给出出错的信息。每当单击"TEST"按钮时就进行测试,窗口显示优化状态。

2.5 品质因数脚本(FIGURE OF MERIT SCRIPT)

        本部分定义定制品质因数的脚本。选择了 " USER FIGURE OF MERIT SCRIP"选择框后就可以进行编辑。脚本仅可采用的变量是设置选项卡( SETUP tab ) FOM 部分定义的变量。

三、 参数扫描(Parameter Sweeps)

3.1 参数(PARAMETERS)

        这部分包含设置参数扫描工程项目的所有输入参数。有两种方法可以指定参数扫描的输入。如果选择了"RANGES",就显示上表。使用右侧的对应按钮可以添加/删除参数。双击所选择参数的字段 就可以从模拟的模型中选择参数,采用相似的方式可以设定选择参数的类型、最小/最大值和单位。 如果选择了" VALUES",就显示下表:

        行为近似于上述的范围(RANGES)选项,但是在这里显式每个参数的值,并且可以一个接一个的编辑。

注:如果设定了两个或两个以上参数,维数必须相同。每个扫描步骤将会同时刷新一列中的所有 参数(例如,这同于嵌套参数扫描)。

3.2 结果(RESULTS)

        本部分包含参数扫描的所有输出结果。

四、嵌套参数扫描(Nested Sweeps)

        同样可以使用嵌套参数扫描。要添加,简单地右击当前的优化或扫描,选择“插入参数扫描(Insert parameter sweep)”。

五、 良率分析(Yield Analysis)

5.1 设置(CONFIGURATION)

        在这部分允许用户设置要使用用的试验的数目。

        NUMBER OF TRIALS: 要运行的试验数目

5.2  参数(parameters)

        本部分允许用户设定分析参数和分布。用右侧的按钮可以添加/ 删除参数。然后双击选择参数的字段就可以从模拟的实体对象中选取属性。双击选择的 Description 字段可以打开“编辑分布( Edit Distribution )”窗口。

5.3 分布编辑窗口(Edit Distribution window)

type:可以用下面的分布: 均匀分布(Uniform)、高斯分布 (Gaussian)、对数正态分布(Lognormal)、截断高斯分布(Truncated Gaussian)、截断对数正态分布(Truncated Lognormal)、离散分布(Discrete) (均匀分布指定了步长(STEP)的离散数据)。

MIN:均匀分布、截断高斯分布、截断对数正态分布和离散分布的最小值或截断值。

MAX:均匀分布、截断高斯分布、截断对数正态分布和离散分布的最大值或截断值。

STEP:离散分布离散步长的允许值。

5.4 结果(RESULTS)

        本部分包含良率分析的输出。同参数扫描相似,使用右侧的按钮可以添加/删除。然后双击选择的结果字段就可以从模拟的模型选取结果。

        用户可以指定是否根据设定的最小和最大值对良率分析结果进行评估。如果在评估(Estimation ) 字段选择“true”,如果结果在该范围试验将被视为通过。如果有一个以上的结果需要进行良率估计, 最终的收益比例将会是所有结果在指定范围内的试验的百分比。


http://www.ppmy.cn/server/132645.html

相关文章

LeetCode322:零钱兑换

题目链接&#xff1a;322. 零钱兑换 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 代码如下 class Solution { public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {vector<int> dp(amount 1, INT_MAX);dp[0] 0;for(int i 0; i < coins.size(); i){fo…

Power BI:链接数据库与动态数据展示案例

一、案例背景 在数据驱动的时代&#xff0c;如何高效、直观地展示和分析数据成为了企业决策和个人洞察的关键。Power BI作为一款强大的商业智能工具&#xff0c;凭借其强大的数据连接能力、丰富的可视化选项以及交互性和动态性&#xff0c;成为了众多企业和个人的首选。本文将…

linux 配置ssh免密登录

一、 cd /root/.ssh/ #不存在就创建mkdir /root/.ssh ssh-keygen #连续按4个回车 ll二、将公钥发送到目标服务器下 #公钥上传到目标服务器 ssh-copy-id root192.168.31.142 #回车完也是要输入密码的 #测试一下免密登录&#xff1a; ssh root192.168.31.142 成功

fiber的原理

React Fiber 的主要原理包括动态优先级、可中断的工作、增量渲染和协作式多任务 React Fiber 是 React 16 引入的一种新的协调&#xff08;reconciliation&#xff09;引擎&#xff0c;它旨在提高 React 应用的性能和响应性。Fiber 的核心原理主要包括以下几个方面&#xff1a…

【C语言】占位符集合

字面意义&#xff0c;占位符就是先占住一个固定的位置&#xff0c;等着你再往里面添加内容的符号&#xff0c;广泛用于计算机中各类文档的编辑。 格式占位符(%)是在C/C语言中格式输入函数&#xff0c;如 scanf、printf 等函数中使用。其意义就是起到格式占位的意思&#xff0c;…

JAVA学习-练习试用Java实现“自定义函数之字符反转”

问题&#xff1a; 写一函数&#xff0c;使输入的一个字符串按反序存放&#xff0c;在主函数中输入并输出反序后的字符串&#xff08;不包含空格&#xff09;。 示例 &#xff1a;输入一行字符123456abcdef&#xff0c;输出逆序后的字符串fedcba654321。 解答思路&#xff1a; …

PCL 点云配准-SAC-IA 初始配准算法(粗配准)

目录 一、概述 1.1原理 1.2实现步骤 1.3应用场景 二、代码实现 2.1关键函数 2.1.1 计算FPFH特征函数 2.1.2执行SAC-IA配准 2.1.3可视化函数 2.2完整代码 三、实现效果 PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接&#xff1a; PCL点云算法与项目实战案例汇总&…

基于深度学习的对抗攻击的防御

基于深度学习的对抗攻击防御是一项重要的研究方向&#xff0c;旨在提高模型在面对对抗样本时的鲁棒性和安全性。对抗攻击通常通过向输入数据中添加微小扰动&#xff0c;使得深度学习模型做出错误的预测。为了应对这些攻击&#xff0c;研究人员提出了多种防御策略。 1. 对抗训练…