基于嵌入蒙特卡罗模拟计算的遗传算法对多重测量装置<sup>3</sup>He管排布的优化

基于嵌入蒙特卡罗模拟计算的遗传算法对多重测量装置³He管排布的优化

摘要: 为提高NDA方法测试分析精度，降低统计误差，在研制中子多重测量装置时通常将探测效率作为重要的设计目标。本文将蒙特卡罗模拟嵌入遗传算法中，以假想的90根³He管中子多重测量装置为例，利用该方法对其³He管分布进行理论模拟和优化，在短时间内求出探测效率为37%的最优排布。同时，利用蒙特卡罗模拟了随机抽样产生的1 000个有效排布，并对随机抽样分析与遗传算法结果进行比对分析。结果表明：利用遗传算法确定³He管分布是快速有效的。

Abstract: A method for optimizing the most effective neutron multiplicity counter was proposed. The method used program of genetic algorithm and Monte Carlo method which coded by C++ to get ³He tubes assignment to maximize counter efficiency. The results validate the genetic algorithm based on Monte Carlo code for neutron calculations of more than 1 000 valid assignment of ³He is effective.