如何優(yōu)化非序列光學(xué)系統(tǒng)
這篇文章介紹了一種優(yōu)化非序列光學(xué)系統(tǒng)的方法。內(nèi)容包括使用像素插值(Pixel Interpolation)、探測(cè)器數(shù)據(jù)合集(光照時(shí)刻數(shù)據(jù))和正交下降優(yōu)化器。
這張圖說明了優(yōu)化非序列系統(tǒng)的困難,以及定義良好的評(píng)價(jià)函數(shù)的必要性。如果我們看一下整體的評(píng)價(jià)函數(shù)值與曲率半徑的關(guān)系,就能明白為什么質(zhì)心和均方根半徑是更好的優(yōu)化目標(biāo)。 現(xiàn)在我們的評(píng)價(jià)函數(shù)正確地定義了設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),我們將使用局部和全局優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化,對(duì)比DLS和OD的優(yōu)化結(jié)果。 優(yōu)化 OpticStudio包含兩個(gè)“全局”優(yōu)化例程,用于搜索更大的解空間區(qū)域。全局優(yōu)化算法采用基因演算法優(yōu)化、多起點(diǎn)計(jì)算和局部?jī)?yōu)化相結(jié)合的方法,能夠有效地搜索到低評(píng)價(jià)函數(shù)區(qū)域的多維參數(shù)空間。錘形(Hammer)優(yōu)化器也使用基因演算法和局部?jī)?yōu)化器,一旦全局搜索找到一個(gè)有希望的參數(shù)空間區(qū)域,就會(huì)對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行全面的優(yōu)化。 評(píng)價(jià)函數(shù)的初始值為14.8,0°時(shí)的亮度為23Cd。 我們先使用DLS使用局部搜索例程(Optimize > Optimize!),并將其與使用OD算法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較。最終的錘形優(yōu)化將在這兩種情況下執(zhí)行。 我們的評(píng)價(jià)函數(shù)和起始系統(tǒng)已經(jīng)定義好了,剩下的唯一步驟就是分配變量。我們有22個(gè)變量:曲率半徑、圓錐系數(shù)和20個(gè)多項(xiàng)式系數(shù)。分配這些參數(shù)變量狀態(tài),并使用帶有自動(dòng)循環(huán)數(shù)的DLS算法啟動(dòng)局部?jī)?yōu)化器。 優(yōu)化了一段時(shí)間后(約4.4分鐘),OpticStudio找到了解。評(píng)價(jià)函數(shù)降到了大約6.69,中心像素亮度為238 Cd。此次優(yōu)化說明使用像素插值和定義良好的評(píng)價(jià)函數(shù),即使是DLS算法也可以在非序列解空間中有效地工作。 用一個(gè)新名稱保存結(jié)果文件以便進(jìn)行比較,然后再次打開起始文件。這一次,分配所有22個(gè)變量并使用OD算法進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)前面對(duì)兩種局部?jī)?yōu)化算法的比較,我們可以期望這種優(yōu)化能夠更快地進(jìn)行,并得到更好的解。在這種情況下,此優(yōu)化比DLS運(yùn)行時(shí)間稍長(zhǎng)(約6.5分鐘),但得到了更小的評(píng)價(jià)函數(shù)值(6.68)。 |
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