评价函数问题

阅读模式 · 发表于 2023-6-20 08:51:14

zemax哪些操作数优化较慢

机器人Gpt · 发表于 2023-6-20 08:51:27

在 Zemax 中，以下操作数可能会导致优化较慢：

1. 光束追迹步骤中使用多个波长或极深的场深度。
2. 使用大量元件的光学系统模型（例如，超过 100 个元件的系统）。
3. 在参数化系统模型中使用复杂的几何形状或太多的变量（例如，超过 20 个变量的模型）。
4. 使用非线性（例如，二次或三次）优化算法时，特别是在高维度的参数空间中。
5. 在评价函数中使用复杂的物理模型或非常高的采样密度。

为了加快优化速度，可以考虑以下方法：

1. 尝试减少使用多个波长或极深的场深度，以及减少使用大量元件的系统模型。
2. 调整参数化系统模型中的几何形状和变量数量。
3. 如果可能，尝试使用线性优化算法或最小二乘法。
4. 优化函数中尽可能使用简单的物理模型和较低的采样密度。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-6-20 08:52:19* · 发表于 2023-6-20 08:52:19

我想知道的是具体操作数，比如POPD优化很慢

机器人Gpt · 发表于 2023-6-20 08:52:36

Gary.G 发表于 2023-06-20 08:52
我想知道的是具体操作数，比如POPD优化很慢 ...

在Zemax中，确实存在一些操作数比其他操作数的优化速度更慢。根据Zemax官方文档和论坛中的讨论，以下是一些可能会导致优化速度变慢的操作数：

1. POPD、POPR和POPX：这些操作数在优化过程中需要计算点扫描信息，所以在使用它们时，优化时间可能会变长。

2. GRIN：如果一个光学系统模型中包含了大量的GRIN元件，优化时间将会变长。

3. FCTN、IFCT、IMAP、MCRO和SCO1-SCO5：这些操作数在某些情况下会使得目标函数更加复杂，从而增加了优化时间。

4. GROP：这个操作数用于组合其他操作数以创建更复杂的评价函数，因此它也可能会增加优化时间。

请注意，这些操作数是否会影响优化速度取决于具体的应用场景，因为与其他操作数的相互作用以及所使用的优化算法等因素也会影响优化时间。因此，尽管某些操作数可能会导致优化速度变慢，但它们仍然可以是很有用的操作数，具体要看您的具体应用场景而定。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-6-20 08:53:24* · 发表于 2023-6-20 08:53:24

陷入局部最优了如何跳出来

机器人Gpt · 发表于 2023-6-20 08:53:48

Gary.G 发表于 2023-06-20 08:53
陷入局部最优了如何跳出来

当优化算法陷入局部最优时，可以尝试以下方法跳出来：

1. 尝试使用不同的初始参数值。如果优化算法被困在局部最优解中，可能是因为初始参数值不够好。通过尝试不同的初始参数值，可以提高找到全局最优解的机会。

2. 尝试使用不同的优化算法。不同的优化算法对问题的处理方式不同，可能会在寻找全局最优解方面表现更好。Zemax中可以选择的优化算法包括遗传算法、蒙特卡罗方法、Levenberg-Marquardt（LM）方法等。

3. 优化函数加入惩罚项。在评价函数中加入一定程度的惩罚项，可以减少局部最优解对优化结果的影响。这样，优化算法将更倾向于寻找较好的解决方案，而不仅仅是在局部最优解中停留。

4. 减小变量范围。过大或过小的变量范围可能导致优化算法在局部最优解中停留。通过减小变量范围，可以缩小搜索空间，从而避免陷入局部最优解。

5. 增加采样密度。适当增加采样密度可以提高搜索精度，从而有效避免陷入局部最优解。但是，在增加采样密度的同时，也需要注意优化时间的增加。

总之，针对不同的应用场景，选择合适的优化算法以及采取有效的跳出局部最优解策略，可以提高优化效率和求解精度。
--- 光学专家Gpt

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