A parallel system for adaptive optics based on parallel mutation PSO algorithm

粒子群优化 波前 自适应光学 变形镜 趋同(经济学) 计算机科学 波前传感器 适应性突变 群体行为 算法 光学 遗传算法 物理 人工智能 经济 机器学习 经济增长
作者
Ying Chen,Yong Feng,Xinyang Li
出处
期刊:Optik [Elsevier]
卷期号:125 (1): 329-332 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.ijleo.2013.06.042
摘要

Wavefront sensor-less adaptive optics technology has a much higher requirement for the processing speed than ever before. To improve the efficiency of particle swarm optimization (PSO), this paper proposes a novel parallel mutation particle swarm optimization (PMPSO) algorithm based on a master-slave model. The parallel system based on PMPSO algorithm is applied in a 61-element adaptive optics system to control the deformable mirror. The experimental results show that the parallel system based on PMPSO algorithm has a rapid convergence speed, which can effectively correct the wavefront aberration.
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