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Optimal nonmonotonic convergence of the iterative Fourier-transform algorithm

机译:迭代傅里叶变换算法的最优非单调收敛

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摘要

The increase of the monotonic convergence rate is an important issue for iterative Fourier-transform algorithms. However, the steepest monotonic convergence of the iterative Fourier-transform algorithm does not always promise an optimal solution in the design of a diffractive optical element. The optimal nonmonotonic convergence of the iterative Fourier-transform algorithm is investigated by employing a microgenetic algorithm. The proposed hybrid scheme of the iterative Fourier-transform algorithm and the microgenetic algorithm show nonmonotonic convergence, and this results in a superior design.
机译:单调收敛速率的增加是迭代傅立叶变换算法的重要问题。然而,迭代傅立叶变换算法的最陡的单调收敛并不总是保证衍射光学元件设计中的最佳解决方案。通过微遗传算法研究了迭代傅里叶变换算法的最优非单调收敛性。所提出的迭代傅里叶变换算法和微遗传算法的混合方案显示出非单调收敛性,这导致了更好的设计。

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