Optimierung des Designs von Photodetektoren: Vergleich zwischen Montecarlo- und Genetischen Algorithmen

Wir präsentieren Montecarlo- und Genetische Algorithmus-Optimierungen, die auf das Design von Photodetektoren auf Basis eines Transimpedanzverstärkers und einer Photodiode angewendet werden. Die Leistung des Schaltkreises wird mit einer Gütefunktion bewertet, und die systematische Suchmetho-de dient als Referenz. Die Designparameter sind die Komponenten des Rückkopplungsnetzwerks und die Photodioden-Vorspannung. Um die Optimierungen zu bewerten, definieren wir die relative Differenz zwischen ihrer Güte und der optimalen Güte, die durch die systematische Suche erhalten wird. In beiden Algorithmen nimmt die relative Differenz mit der Anzahl der Auswertungen ab, wobei sie einem Potenzgesetz folgt. Der Potenzexponent für den Genetischen Algorithmus ist größer als der von Montecarlo (0,74 vs. 0,50). Wir schließen, dass beide Algorithmen im Vergleich zur systematischen Suchme-thode von Vorteil sind und dass der Genetische Algorithmus eine bessere Leistung als Montecarlo zeigt.