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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法，包括：获取设计要求构建出前照灯的初始反射镜模型，并构建初始化种群，确定出在用于筛选的基因型，并基于基因型对初始化种群进行迭代计算以获得优化种群；基于优化种群重新构建出优化反射镜模型，并以优化反射镜模型获取其三维体积和光学效率；构建评价基因型与三维体积、光学效率之间适应性的适应度函数并计算适应度；对低于阈值的优化反射镜模型进行淘汰，并对满足阈值的优化种群进行交叉变异并重复前述步骤；判断是否满足终止条件，若是，则生成最佳的反射镜模型。本发明能够兼顾光学效率和体积，更好的实现照度的均匀性的同时满足设计要求，同时也为光照均匀性提供借鉴意义。
主权项：1.一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法，其特征在于，包括：S1.获取前照灯的设计要求，构建出所述前照灯的初始反射镜模型，并基于所述初始反射镜模型构建用于遗传算法迭代的初始化种群，其中，所述初始化种群基于所述初始反射镜模型的三维点云数据所生成；S2.确定出在遗传算法中用于筛选的基因型，并基于所述基因型的取值范围对所述初始化种群进行迭代计算以获得与所述基因型取值相对应的优化种群；S3.基于所述优化种群重新构建出所述前照灯的优化反射镜模型，并以所述优化反射镜模型获取其三维体积和光学效率；S4.构建出用于评价所述基因型与所述三维体积、所述光学效率之间适应性的适应度函数，并计算出相应的适应度；其中，所述适应度函数表示为： ；其中，表示适应度，表示该基因型下的光效，表示全部基因型中光效的最小值，表示全部基因型中光效的最大值，表示该基因型下自由曲面的体积，表示全部基因型下体积的最小值，表示全部基因型下体积的最大值，和分别表示归一化后的评价权重；S5.利用轮盘赌算法来对低于预设适应度阈值的优化反射镜模型进行筛选淘汰，并基于满足预设适应度阈值的优化反射镜模型的优化种群以预设概率模型进行交叉变异，并重复迭代步骤S2至S5；S6.判断是否满足终止条件，若是，则输出最佳的基因型取值，并获取与最佳的基因型取值相应的三维点云数据，以生成最佳的反射镜模型。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于遗传算法的光学系统结构优化方法
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