광검출기 설계의 최적화: 몬테카를로와 유전 알고리즘의 비교

核心概念

본 연구에서는 광검출기 설계 최적화를 위해 몬테카를로 알고리즘과 유전 알고리즘을 적용하였다. 두 알고리즘 모두 체계적인 검색 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 유전 알고리즘이 몬테카를로 알고리즘보다 더 나은 성능을 나타냈다.

摘要

본 연구에서는 광다이오드와 트랜스임피던스 증폭기로 구성된 광검출기 설계 최적화를 위해 몬테카를로 알고리즘과 유전 알고리즘을 적용하였다.

먼저 신호 대 잡음비, 대역폭, 위상 여유 등의 성능 지표를 정의하고, 이를 만족시키는 설계 매개변수(피드백 네트워크 구성 요소와 광다이오드 바이어스 전압)를 찾는 것이 목표이다.

체계적인 검색 방법을 기준으로 두 알고리즘의 성능을 비교하였다. 몬테카를로 알고리즘은 무작위로 선택된 설계 매개변수 조합을 평가하여 최적해를 찾는다. 유전 알고리즘은 염색체(설계 매개변수 조합)의 진화 과정을 통해 최적해를 찾는다.

결과적으로 두 알고리즘 모두 체계적인 검색 방법에 비해 계산 비용이 크게 낮았다. 특히 유전 알고리즘이 몬테카를로 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 이는 유전 알고리즘의 진화 과정이 더 효율적으로 최적해를 찾아내기 때문이다.

统计

광다이오드 바이어스 전압 VD = 14.79 V
피드백 저항 Rf = 620 kΩ
피드백 커패시터 Cf = 3.6 pF

引用

없음

从中提取的关键见解

Optimisation of photodetectors design

by Patr... 在 arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14913.pdf

更深入的查询

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