In this paper, the parallel Bayesian optimization algorithm is investigated for the simulation optimization of compact free electron lasers (FELs) driven by laser wakefield accelerators (LWFAs). The radiation energy serves as the objective function, which can be optimized to 25 μJ after several tens of iterations, initiating from random input samplings in soft x-ray regimes. The analysis of the FEL gain process has revealed that the localized properties of the electron beam (e beam) can be concurrently optimized, ensuring a high efficiency of energy extraction from the e beam. Our proposed scheme not only presents a viable design for compact FELs driven by LWFAs in the soft x-ray regime utilizing the start-to-end model, but also highlights the great potential of parallel Bayesian optimization algorithms for tackling the challenges associated with costly and complex black-box optimization problems.
本論文では、レーザー航跡場加速器（LWFAs）によって駆動されるコンパクト自由電子レーザー（FELs）のシミュレーション最適化のために、並列ベイズ最適化アルゴリズムを検討する。放射エネルギーは目的関数として機能し、軟X線領域におけるランダムな入力サンプリングから開始して、数十回の反復後に25 μJに最適化され得る。FEL利得過程の解析により、電子ビーム（e beam）の局所的特性が同時に最適化され得ることが明らかになり、電子ビームからのエネルギー抽出の高効率が保証される。我々の提案手法は、start-to-endモデルを利用した軟X線領域におけるLWFA駆動コンパクトFELの実現可能な設計を示すだけでなく、高コストで複雑なブラックボックス最適化問題に伴う課題に取り組むための並列ベイズ最適化アルゴリズムの大きな可能性を強調するものである。