无参数优化算法的迭代波前塑形
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通过散射培养基的光聚焦对生物组织中的光学应用有重大影响。最近,迭代的波前塑形已成功地用于通过或内部散射介质进行光聚焦,并引入了各种启发式算法以提高性能。虽然令人鼓舞,但可能需要大量的努力来调整参数朝着强大和最佳优化。此外,对于不同的散射样品和实验条件,最佳参数可能会有所不同。在这封信中,我们通过将传统的遗传算法(GA)与BAT算法(BA)相结合,提出了一种“智能”无参数算法(PFA),并且可以通过实时反馈自动计算突变率。在迭代WFS中使用此方法,可以在没有参数调整过程的情况下实现可靠​​和最佳性能。

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