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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本申请涉及一种基于改进贝叶斯算法的光晶格辅助超冷原子分步优化方法。所述方法包括：将PGC时间划分为10段，对每段时间步长进行单独控制并确定待优化的时序参数，待优化的时序参数包括待优化PGC参数和待优化光晶格参数；保持晶格光关闭，对待优化PGC参数进行线性插值人工优化，利用初始预更新后的高斯模型预测得到候选的PGC参数；计算第一PGC优化损失函数和计算第二PGC优化损失函数对高斯模型进行两次更新，得到更新后的高斯模型；利用更新后的高斯模型进行最优参数预测，打开晶格光，保持PGC最优控制参数并以预先设置的光晶格优化损失函数对待优化光晶格参数，得到光晶格最优控制参数。采用本方法能够提高优化效率。

主权项：1.一种基于改进贝叶斯算法的光晶格辅助超冷原子分步优化方法，其特征在于，所述方法应用于原子冷却实验系统，包括：将PGC时间划分为10段，对每段时间步长进行单独控制并确定待优化的时序参数，所述待优化的时序参数包括待优化PGC参数和待优化光晶格参数；保持晶格光关闭，对待优化PGC参数进行线性插值人工优化，初步将原子温度降低至预先设置的温度阈值以下获取多组先验数据同时确定待优化PGC参数的上下界；根据所述先验数据对高斯模型进行初始预更新，利用初始预更新后的高斯模型的EI采集函数在采样空间中进行一次采样，预测得到候选的PGC参数；将所述候选的PGC参数代入实验系统中运行一次实验，根据运行过程中采集到的原子荧光信号计算第一PGC优化损失函数；根据所述先验数据和所述候选的PGC参数构建观测参数集，对所述观测参数集中各参数模长进行计算，将各参数模长按从小到大的顺序重新排列，得到排列后的观测参数集；按顺序逐次计算所述排列后的观测参数集中相邻参数之间的欧氏距离，得到观测参数领域集；取所述观测参数领域集中最大值对应的参数做插值采样，得到最大领域探索参数；将所述最大领域探索参数代入实验系统中运行一次实验，根据运行过程中采集到的原子荧光信号计算第二PGC优化损失函数；根据所述候选的PGC参数和第一PGC优化损失函数组成一组观测数据，利用最大领域探索参数和第二PGC优化损失函数组成一组观测数据，根据两组观测数据对高斯模型进行两次更新，得到更新后的高斯模型；利用所述更新后的高斯模型进行最优参数预测并不断更新高斯模型直至达到预先设置的收敛条件时，将每次更新后的高斯模型预测的最优参数加入到所述观测参数集中，从观测参数集中选择最优的参数作为PGC最优控制参数；所述预先设置的收敛条件为最大迭代次数；打开晶格光，保持PGC最优控制参数并以预先设置的光晶格优化损失函数对待优化光晶格参数，得到光晶格最优控制参数。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于改进贝叶斯算法的光晶格辅助超冷原子分步优化方法