傅里叶叠层显微成像(FPM)利用LED阵列角度变化的光照来克服低数值孔径物镜的分辨率限制。在传统的FPM系统中,LED阵列的位置误差将会给图像重建过程带来严重影响。因此准确校正LED阵列的位置对于提高重建图像质量至关重要。为了解决这一问题,提出一种基于遗传退火优化算法的位置校正方法。首先分析LED阵列、样品及物镜数值孔径的相对位置给入射波矢量带来的影响;接着采用遗传退火优化算法对LED阵列的误差位置估计全局误差参数;最后在重建过程中利用全局误差参数快速、准确地对LED阵列位置进行校正。仿真结果和实验结果表明,所提方法能显著提高重建图像的质量。

利用matlab实现遗传退火算法

针对遗传算法和遗传退火算法，内涵一堆matlab程序代码，方便上手。

亲测可用的算法实例，代码，结果图，实例包含三方面：TSP 求解最优解 波束图设计

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题，很少被用于离散问题的优化求解，如作业车间调度问题（JSP）。 因此，针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传 算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合，既增强了算法的局部搜索能力，降低了算法对参数的依赖，同时改善了PSO算法和GA算 法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比，该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题，并且算 法的全局收敛性得到了显著提高。

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