智能优化算法在光学CAD系统中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·光学CAD系统设计 | 第7-8页 |
| ·智能优化算法 | 第8-9页 |
| ·研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 光学CAD系统设计的优化方法 | 第11-22页 |
| ·光学CAD系统的衡量标准 | 第11-12页 |
| ·评价函数及其构成 | 第12-18页 |
| ·评价函数的概念 | 第12-13页 |
| ·评价函数的构成 | 第13-18页 |
| ·光学CAD系统设计问题的数学描述 | 第18-19页 |
| ·非常规复杂光学系统设计 | 第19-20页 |
| ·已有设计优化方法的比较 | 第20-22页 |
| 第三章 遗传算法的应用 | 第22-46页 |
| ·遗传算法 | 第22-25页 |
| ·算法的实现 | 第25-34页 |
| ·编码和初始种群 | 第25-26页 |
| ·适配值函数 | 第26页 |
| ·繁殖 | 第26-28页 |
| ·交叉(基于交叉概率p_c) | 第28-33页 |
| ·变异(基于变异概率p_m) | 第33-34页 |
| ·算法的终止准则 | 第34页 |
| ·算法的收敛性 | 第34-38页 |
| ·遗传算法在光学CAD系统中的应用 | 第38-45页 |
| ·遗传算法用于光学设计的原理 | 第38-39页 |
| ·遗传算法在光学设计中的数学模型 | 第39-40页 |
| ·设计实例 | 第40-45页 |
| ·程序结果与分析 | 第45-46页 |
| 第四章 混合优化算法的应用 | 第46-57页 |
| ·混合优化策略 | 第46-52页 |
| ·GASA混合优化策略的构造出发点 | 第47-49页 |
| ·GASA混合优化策略的流程和特点 | 第49-50页 |
| ·GASA混合优化策略的性能 | 第50-52页 |
| ·GASA算法在光学仪器设计中的实现与应用 | 第52-56页 |
| ·DOE设计及模拟原理 | 第53-55页 |
| ·设计实例 | 第55-56页 |
| ·程序结果与分析 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-72页 |
