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粒子群優化算法的精準調控為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。

，策略有如下幾點：由于GWO算法本身不涉及個體歷史最優信息，也即是無記憶種群，因此可以學習粒子群算法的策略，將個體歷史最優引入包圍行為中，同時，由于領頭狼包含α、β、δ，這三個頭狼協同引領了群體進化的方向，因此可以將SCA算法應用于這三頭狼來增加其搜索空間，有助于GWO的全局搜索等等，具體策略在作者后面的文章將進行更新，歡迎關注~ 參考文獻 [1]MIRJALILI S,

);p=dof_constrained;f_aus=1:N;p_aus=zeros(1,N);p_aus(p)=p;f=f_aus-p_aus;f=find(f);A_ff=A(f,f);A_fp=A(f,p);A_pf=A(p,f);A_pp=A(p,p);end?? 運行結果? 參考文獻[1]陳亞文,鄒學文.二維非穩態對流擴散方程反問題的混沌粒子群算法

[7] 湯耿，岳冬，徐衛平.基于BP神經網絡與遺傳算法的罩蓋壓鑄工藝參數優化[J].熱加工工藝，2016,45(19):114-117.[8] 王星博，李本威，王永華，等.連分式擴充的粒子群神經網絡壓氣機特性重構方法[J].航空動力學報，2012,27(07):1464-1471.[9] 張欣潮.基于智能算法的數量化金融預測系統研究[D].北京：中國人民大學，2011.

求解多目標問題目前常見的算法有帕累托差分進化算法(Pareto-based differential evolution，PDE)、多目標差分進化算法(multi-objective differential evolution，MODEA)、多目標粒子群優化算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO)及多目標遺傳算法(multi-objective

并行化 ：如果您有權訪問計算機集群，則優化工具可以使用作業管理器并行化 所有必需的模擬。并行化可以大大減少優化時間，因為給定優化生成的所有模擬都可以在單獨的機器上獨立運行。MATLAB 和 Python：為了支持不同的優化算法，Matlab 和 Python API 可用于與其他工具接口，例如 Matlab 優化工具箱或 SciPy 的優化包。

：可與Lighttools、Rsoft、Matlab等軟件無縫銜接，實現“光柵設計-系統仿真-算法優化”的一體化流程，適配前沿光學研究的復雜需求。

此外，Bensingh[21]結合混合類神經網絡和粒子群優化法來優化制造雙非球面透鏡的制程參數，在雙非球面透鏡的預測曲率和實際曲率之間有很好的一致性(差異小于1%)。目前深度學習已應用于搜索引擎、模型識別、自然語言識別和電子商務等[22]。目前開放原始碼和模塊有Matlab [23]和Python [24]等，可用于進行深度學習編碼，不僅效率高且成本低。

基于粒子群算法的電動汽車 DCT 升檔動力協調控制.農業工程學報，2012，28（8）：84~90.5、劉振軍，崔榮賓，趙江靈.純電動汽車兩檔變速器的研究與設計.重慶理工大學學報（自然科學版），2014（2）：7~10.6、顧強.兩檔雙離合器自動變速器的純電動汽車傳動系統協調控制技術研究：[學位論文].長春：吉林大學，2012.7、黃偉，王耀南，馮坤，張軍.

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