Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › тезисы в сборнике материалов конференции › научная
Оптимизация динамики пучка в ускорителе при использовании генетического алгоритма с мутацией. / Рубцова, Ирина Деонисовна; Владимирова, Людмила Васильевна; Жданова, Анастасия Юрьевна; Едаменко, Николай Семенович.
VIII Международная конференция "Лазерные, плазменные исследования и технологии" ЛаПлаз-2022, посвященная 100-летию со дня рождения лауреата Нобелевской премии по физике Н.Г. Басова, 22 – 25 марта 2022 г. Сборник научных трудов: Сборник научных трудов. ред. / Полина Крупышева . Москва : МИФИ, 2022. стр. 114-114.Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › тезисы в сборнике материалов конференции › научная
}
TY - CHAP
T1 - Оптимизация динамики пучка в ускорителе при использовании генетического алгоритма с мутацией
AU - Рубцова, Ирина Деонисовна
AU - Владимирова, Людмила Васильевна
AU - Жданова, Анастасия Юрьевна
AU - Едаменко, Николай Семенович
N1 - Conference code: VIII
PY - 2022/3
Y1 - 2022/3
N2 - Задача оптимизации динамики пучка в линейном ускорителе сводится к отысканию глобального минимума функционала качества в многомерном пространстве параметров. Для решения задачи применяется генетический стохастический алгоритм, основанный на моделировании многомерного нормального распределения с адаптацией ковариационной матрицы, при этом вычисления матрицы не требуется. Введена модификация алгоритма, связанная с делением каждого поколения на группы, для которых используются различные среднеквадратические отклонения. Это позволяет избежать быстрого стягивания выборки в точку локального экстремума. Проведенная оптимизация существенно улучшила характеристики пучка электронов.
AB - Задача оптимизации динамики пучка в линейном ускорителе сводится к отысканию глобального минимума функционала качества в многомерном пространстве параметров. Для решения задачи применяется генетический стохастический алгоритм, основанный на моделировании многомерного нормального распределения с адаптацией ковариационной матрицы, при этом вычисления матрицы не требуется. Введена модификация алгоритма, связанная с делением каждого поколения на группы, для которых используются различные среднеквадратические отклонения. Это позволяет избежать быстрого стягивания выборки в точку локального экстремума. Проведенная оптимизация существенно улучшила характеристики пучка электронов.
M3 - тезисы в сборнике материалов конференции
SN - 978-5-7262-2855-6
SP - 114
EP - 114
BT - VIII Международная конференция "Лазерные, плазменные исследования и технологии" ЛаПлаз-2022, посвященная 100-летию со дня рождения лауреата Нобелевской премии по физике Н.Г. Басова, 22 – 25 марта 2022 г. Сборник научных трудов
A2 - Крупышева , Полина
PB - МИФИ
CY - Москва
T2 - VIII Международная конференция "Лазерные, плазменные исследования и технологии" ЛаПлаз-2022, посвященная 100-летию со дня рождения лауреата Нобелевской премии по физике Н.Г. Басова, 22 – 25 марта 2022 г.
Y2 - 22 March 2022 through 25 March 2022
ER -
ID: 116256486