Goos–Hänchen shift enhancement based on an improved differential evolution algorithm

计算机科学 算法 人工智能 机器学习
作者
Lei Han,Chaoyu Xu,Tianye Huang,Xueyan Dang,Chengying Li
出处
期刊:Journal of The Optical Society of America B-optical Physics [Optica Publishing Group]
卷期号:38 (5): 1462-1462 被引量:5
标识
DOI:10.1364/josab.418369
摘要

The Goos–Hänchen (GH) shift is one of the important aspects to evaluate the performance of multilayer surface plasmon resonance (SPR) sensors. However, the conventional SPR sensor design procedure based on the fixed parameter scanning (FPS) method is complex and time-consuming, and makes it difficult to gain the optimized design. In this paper, in order to design the optimal GH-shift-based SPR sensor, an improved differential evolution (IDE) algorithm based on chaos mapping, fitness elimination mechanism, nonlinear scale factor, and cross probability control strategy is proposed. By using such an IDE algorithm, the Ag‐ITO‐TMDCs‐graphene structure can be optimized. By the IDE algorithm, after 9 iterations, the maximum fitness value is obtained in the Ag‐ITO‐ M o S 2 -graphene structure, the maximum GH shift is 16591 λ , and the sensitivity is 3.3 × 10 8 λ / R I U . Compared with the FPS method, the GH shift is increased 192 times, and the sensitivity is increased 25,707.6 times. Compared with the DE algorithm, the number of iterations and the efficiency of the IDE algorithm are enormously improved as well. Such an algorithm provides a new, to the best of our knowledge, approach for designing a multilayer SPR sensor.
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