Parameter-free optimization algorithm for iterative wavefront shaping

波前 计算机科学 光学(聚焦) 算法 遗传算法 启发式 光学 迭代法 物理 过程(计算) 数学优化 数学 人工智能 机器学习 操作系统
作者
Qi Zhao,Chi Man Woo,Huanhao Li,Tianting Zhong,Zhipeng Yu,Puxiang Lai
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:46 (12): 2880-2880 被引量:23
标识
DOI:10.1364/ol.427215
摘要

Optical focusing through scattering media has a significant impact on optical applications in biological tissues. Recently, iterative wavefront shaping (WFS) has been successfully used to focus light through or inside scattering media, and various heuristic algorithms have been introduced to improve the performance. While these results are encouraging, more efforts are needed to tune parameters towards robust and optimum optimization. Moreover, optimal parameters might differ for different scattering samples and experimental conditions. In this Letter, we propose a “smart” parameter-free algorithm by combining a traditional genetic algorithm with a bat algorithm, and the mutation rate can be automatically calculated through real-time feedback. Using this method in iterative WFS, one can achieve robust and optimum performance without a parameter tuning process.
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