基于策略改进遗传算法的双星星族光谱拟合

双星星族光谱拟合的实质是在双星星族理论光谱库对应的参数空间进行搜索，通过最小二乘法找到与被拟合观测光谱最相近的理论光谱。快速、准确的拟合是有效利用星族合成方法处理海量星系光谱的难点和关键。为了提高双星星族光谱拟合的速度，针对双星星族光谱拟合计算量巨大、拟合效率不高等问题，本文在双星星族光谱拟合的优化模型基础上，采用策略改进的遗传算法对模型进行求解，并与BS2fit算法和传统遗传算法进行比较。实验表明，通过改进策略的遗传算法对双星星族光谱拟合的速度平均可提高43.5%，一定程度上推动了演化星族合成方法在天文研究中的应用。