Swarm-intelligence based optimization algorithms and applications to optical structures
Authors: Μιχάλογλου Αλκμήνη 
Published: April 2024

Παρουσιάζεται μια πληθώρα εφαρμογών και βελτιώσεων μεθευρετικών βασισμένων σε νοημοσύνη σμήνους. Επικεντρωνόμαστε στους εξής αλγορίθμους βελτιστοποίησης: Βελτιστοποίηση Σμήνους Σωματιδίων (PSO), Χαοτικά Επιταχυνόμενη Βελτιστοποίηση Σμήνους Σωματιδίων (CAPSO) και Βελτιστοποίηση Καταιγισμού Ιδεών (BSO). Αυτοί οι αλγόριθμοι ή πρωτότυπες εκδοχές τους εφαρμόζονται σε ρεαλιστικά προβλήματα βελτιστοποίησης στα πεδία της Οπτικής και του Ηλεκτρομαγνητισμού. Παρέχεται μια λεπτομερής βιβλιογραφική ανάλυση σχετικών θεμάτων και θεμελιωδών ορισμών. Αρχικά, εξετάζεται ένα πρόβλημα ηλεκτρομαγνητικής αορατοποίησης. Εφαρμόσθηκαν οι αλγόριθμοι PSO και CAPSΟ, ενώ μια συνάρτηση διατομής σκέδασης περιγράφει το μοντέλο της οπτικής διάταξης. Οι μεταβλητές του προβλήματος είναι οι ακτίνες, οι ηλεκτρικές και οι μαγνητικές ιδιότητες των στρώσεων μεταϋλικών που συνιστούν τα κελύφη γύρω από έναν σφαιρικό πυρήνα, ο οποίος είναι PEC (τέλειος ηλεκτρικός αγωγός) ή διηλεκτρικός. Ο PSO προσέφερε κάποια υποσχόμενα αποτελέσματα. Έπειτα επιλέχθηκε ο CAPSO. Τα αριθμητικά πειράματα υποδεικνύουν μια ποικιλία πραγματοποιήσιμων διατάξεων με τέλεια ή σχεδόν τέλεια αορατοποίηση. Οι αλγόριθμοι περιγράφονται εκτενώς, συνοδευόμενοι από αποτελέσματα και οπτικοποίησεις. Έπειτα, μελετάται μια διάταξη νανοράβδου, όσον αφορά τον σχεδιασμό και λειτουργία της ως πολωτικού διακόπτη. Η νανοράβδος απαρτίζεται από πέντε αλλεπάλληλες στρώσεις δύο υλικών που τοποθετούνται εναλλάξ και διεγείρεται από μια γραμμική πηγή. Οι μεταβλητές του προβλήματος είναι τα πάχη των στρώσεων. Η βελτιστοποιητική διαδικασία αφορά την απορρόφηση ισχύος για την εγκάρσια μαγνητική πόλωση και την εγκάρσια ηλεκτρική. Για την αξιολόγηση λύσεων σύμφωνα με την επιθυμητή λειτουργία πολωτικού διακόπτη ορίστηκε συγκεκριμένη μετρική. Πραγματοποιήθηκαν αριθμητικά πειράματα για διάφορα ζεύγη υλικών (πλασμονικά με διηλεκτρικά). Για την γραμμική πηγή επιλέχθηκαν μήκη κύματος στο ορατό φάσμα. Μια πρωτότυπη εκδοχή του CAPSO που αξιοποιεί Μάθηση βασισμένη στην Αντίθεση (OBL) αναπτύχθηκε και εφαρμόσθηκε. Ο OB-CAPSO εκμεταλλεύεται τα αντίθετα του πληθυσμού του με σκοπό την βελτίωση. Αυτό γίνεται με δύο τεχνικές: αρχικοποίηση βασισμένη στην αντίθεση και άλμα γενεών βασισμένο στην αντίθεση. Παρήχθησαν πολλά πραγματοποιήσιμα σχέδια διατάξεων, που επίσης υπέδειξαν τα πιο αποδοτικά ζεύγη υλικών. Ο νέος αλγόριθμος περιγράφεται εκτενώς, ενώ παρέχονται αριθμητικά αποτελέσματα και οπτικοποιήσεις. Περιλαμβάνονται διερευνήσεις τοποθέτησης πηγής και δοκιμές ευρωστίας. Οι διατάξεις νανοράβδων που παρήχθησαν μπορούν να εφαρμοσθούν ως εξαρτήματα πολωτικά ελεγχόμενων φωτονικών ολοκληρωμένων συστημάτων. Τέλος, παρουσιάζεται ένας πρωτότυπος υβριδικός αλγόριθμος. Η υβριδοποίηση BSO και CAPSO (BSO-CAPSO) αποσκοπεί στην αξιοποίηση των προτερημάτων τους. Η βιβλιογραφία υποδεικνύει ότι ο BSO είναι ικανότερος στην εξερεύνηση του χώρου όταν εκκινεί με τυχαία επιλεγμένο πληθυσμό, ενώ ο PSO φαίνεται να αξιοποιεί πιο αποδοτικά προκαθορισμένες αρχικοποιήσεις για τοπική εξερεύνηση. Ο BSO-CAPSO αρχικά δρα ως BSO με τυχαία αρχικοποίηση και έπειτα συνεχίζει ως CAPSO. Έτσι, ο πληθυσμός του BSO αξιοποιείται ως αρχικοποίηση του CAPSO. Ο CAPSO είναι υπολογιστικά ελαφρύς και σχεδιασμένος για γρήγορη σύγκλιση, γνωρίσματα που ευνοούν το υβρίδιο το οποίο λειτουργεί για περισσότερες επαναλήψεις ως CAPSO. Το υβρίδιο δοκιμάστηκε σε συναρτήσεις συγκριτικής αξιολόγησης αναφορικά με τους αλγορίθμους-γονείς. Οι επιλεγμένες συναρτήσεις ποικίλλουν σημαντικά, ενώ δοκιμάσθηκαν και για διαφορετικούς αριθμούς διαστάσεων. Ο BSO-CAPSO παρουσιάζει βελτιωμένες συμπεριφορές. Καταφέρνει σε σύντομο χρόνο να ανακαλύψει περιοχή υψηλής ποιότητας στον χώρο αναζήτησης, κάτι που τον καθιστά υποσχόμενο αλγόριθμο τόσο για την βελτιστοποίηση ρεαλιστικών προβλημάτων, όσο και για περαιτέρω υβριδοποιήσεις. Επίσης εξετάζεται η παραμετροποίηση του υβριδίου.