近年来,随着网络流量的爆炸式增长,曾一度很好解决网络流量需求的时分复用、波分复用、偏振复用和高阶调制技术已经充分利用了单模光纤中的自由度,包括时间、波长、偏振、振幅和相位。但是网络流量需求的进一步增长遭遇了单模光纤非线性香农极限的约束,已经不能满足现在的需求。空间作为一个新的维度,其衍生的空分复用技术是大幅增加光通信容量最有前景的方法之一,被认为是光纤通信的二次革命。模式转换作为空分复用的基础和前提,是当前研究的热点。论文紧紧围绕模式转换,提出了一系列智能算法,用于实现高精确模式转换。论文的创新点和主要工作如下:1.提出了基于多相位智能算法的模式转换论文将多相位应用到模式转换中,提出了基于多相位模拟退火算法的模式转换和基于多相位遗传算法的模式转换。论文阐述了它们的实现原理,并仿真分析结果,相比于基于二相位智能算法的模式转换,转换精度从80%左右提升到了 99%以上,实现了真正意义上的高精度模式转换。2.提出了局部自适应的思想来优化模式转换的效率局部自适应指不同模式相互转换时,依据待转换模式的阶数,动态选择退火范围,即不同的模式转换有不同的状态搜索空间,将局部自适应应用到基于智能算法的模式转换,消除了无用状态空间对搜索效率的影响,大大提升了模式转换的效率。3.提出了遗传退火启发式搜索算法简单的遗传算法有两个致命的缺点:早熟和遗传后期搜索效率低,且有可能出现不止一代的种群停滞现象,这造成了简单遗传算法收敛速度慢。论文将多相位模拟退火算法引入到遗传算子中,提出了选择退火算子、交叉退火算子和变异退火算子,改进了遗传后期搜索效率低的问题,并对比分析了三种算法的优劣。4.实验验证了模式转换中智能算法的可行性论文搭建了基于智能算法的模式转换实验平台,将多相位模拟退火算法的模式转换方法应用于实验中,产生了较高精度的模式转换结果,验证了算法的可行性。