A multi-objective memetic approach for the automatic design of optical systems (Uma abordagem memética e multiobjetiva para o projeto automático de sistemas ópticos)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Braulio Fonseca Carneiro de Albuquerque
Orientador(a): Fabiano Luis de Sousa
Banca de defesa: Leonel Fernando Perondi, Roberto Luiz Galski, Mário Antônio Stefani, Lucas Fugikawa Santos
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.15.12.56
Resumo: An innovative, evolvable hardware method for the automatic design of optical systems is presented and verified. The proposed method is based on a multi-objective memetic optimization algorithm. The multi-objective approach simultaneously, but separately, addresses the image quality, tolerance, and complexity of the system. The memetic technique breaks down the search for optical designs in three different parts or phases: optical glass selection, exploration, and exploitation. The optical glass selection phase is based on the unification of two previously published methods with new contributions to repair practical implementation issues and incorporates a multi-objective approach. This new glass selection method supports the choice of the most appropriate set of glasses for the system under design. The glass selection phase limits the available glasses from hundreds to just a few, drastically reducing the design space and significantly increasing the efficiency of the automatic design method. The exploration phase is based on an evolutionary algorithm (EA), more specifically, on a problem-tailored generalized extremal optimization (GEO) algorithm named optical GEO (O-GEO). The new EA incorporates many features customized for lens design such as optical system codification and diversity operands. The non-dominated systems found in the exploration phase are refined by a local search based on the damped least square method in the exploitation phase. As a result, the method returns a set of non-dominated solutions generating a Pareto front. Our method resulted in alternative and useful insights about the trade-off solutions for a lens design problem. The efficiency of the proposed method is verified through examples, showing excellent results for both simple systems and real-world problems.
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The multi-objective approach simultaneously, but separately, addresses the image quality, tolerance, and complexity of the system. The memetic technique breaks down the search for optical designs in three different parts or phases: optical glass selection, exploration, and exploitation. The optical glass selection phase is based on the unification of two previously published methods with new contributions to repair practical implementation issues and incorporates a multi-objective approach. This new glass selection method supports the choice of the most appropriate set of glasses for the system under design. The glass selection phase limits the available glasses from hundreds to just a few, drastically reducing the design space and significantly increasing the efficiency of the automatic design method. The exploration phase is based on an evolutionary algorithm (EA), more specifically, on a problem-tailored generalized extremal optimization (GEO) algorithm named optical GEO (O-GEO). The new EA incorporates many features customized for lens design such as optical system codification and diversity operands. The non-dominated systems found in the exploration phase are refined by a local search based on the damped least square method in the exploitation phase. As a result, the method returns a set of non-dominated solutions generating a Pareto front. Our method resulted in alternative and useful insights about the trade-off solutions for a lens design problem. The efficiency of the proposed method is verified through examples, showing excellent results for both simple systems and real-world problems.Método inovador de hardware evolutivo para o projeto automático de sistemas ópticos é apresentado e validado. O método proposto se baseia em um algoritmo memético multiobjetivo de otimização. A abordagem multiobjetivo busca otimizar simultaneamente, mas de forma separada, a qualidade da imagem, a tolerância e a complexidade do sistema. A investida da técnica memética divide a busca por projetos de sistemas ópticos em três fases distintas: seleção de vidros ópticos, exploração e intensificação. A fase de seleção de vidros ópticos é baseada na unificação de dois métodos previamente publicados, incorporando novas contribuições que contornam problemas de implementação prática e faz uso de uma abordagem multiobjetivo. Este novo método de seleção de vidros auxilia na escolha ótima do conjunto de vidros mais apropriado para o sistema sendo projetado. A fase de seleção de vidros restringe os tipos de vidros ópticos disponíveis de centenas para alguns poucos tipos, desta forma, reduzindo drasticamente o espaço de projeto e consequentemente aumentando significativamente a eficiência do método de projeto automático. A fase de exploração é baseada em um algoritmo evolutivo, mais especificamente em uma versão customizada do algoritmo de otimização extrema generalizada (GEO), a qual foi nomeada O-GEO. Este novo algoritmo evolutivo incorpora várias características personalizadas para o projeto de lentes, como a codificação usada para representar um sistema óptico e os operadores de diversidade. Os sistemas não-dominados encontrados durante a fase de exploração são refinados por um algoritmo de busca local baseado no algoritmo de mínimos quadrados amortecidos durante a fase de intensificação. Como resultado, o método retorna um conjunto de soluções não-dominadas que formam a fronteira de Pareto. O método proposto retorna um conhecimento profundo, alternativo e extremamente útil acerca das soluções de compromisso envolvidas no projeto de sistemas ópticos. A eficiência do método proposto é comprovada através de exemplos que mostram excelentes resultados, tanto para o projeto de sistemas simples como para problemas reais.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.15.12.56info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:54:21Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2014/01.15.12.56.27-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:54:21.927Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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Método inovador de hardware evolutivo para o projeto automático de sistemas ópticos é apresentado e validado. O método proposto se baseia em um algoritmo memético multiobjetivo de otimização. A abordagem multiobjetivo busca otimizar simultaneamente, mas de forma separada, a qualidade da imagem, a tolerância e a complexidade do sistema. A investida da técnica memética divide a busca por projetos de sistemas ópticos em três fases distintas: seleção de vidros ópticos, exploração e intensificação. A fase de seleção de vidros ópticos é baseada na unificação de dois métodos previamente publicados, incorporando novas contribuições que contornam problemas de implementação prática e faz uso de uma abordagem multiobjetivo. Este novo método de seleção de vidros auxilia na escolha ótima do conjunto de vidros mais apropriado para o sistema sendo projetado. A fase de seleção de vidros restringe os tipos de vidros ópticos disponíveis de centenas para alguns poucos tipos, desta forma, reduzindo drasticamente o espaço de projeto e consequentemente aumentando significativamente a eficiência do método de projeto automático. A fase de exploração é baseada em um algoritmo evolutivo, mais especificamente em uma versão customizada do algoritmo de otimização extrema generalizada (GEO), a qual foi nomeada O-GEO. Este novo algoritmo evolutivo incorpora várias características personalizadas para o projeto de lentes, como a codificação usada para representar um sistema óptico e os operadores de diversidade. Os sistemas não-dominados encontrados durante a fase de exploração são refinados por um algoritmo de busca local baseado no algoritmo de mínimos quadrados amortecidos durante a fase de intensificação. Como resultado, o método retorna um conjunto de soluções não-dominadas que formam a fronteira de Pareto. O método proposto retorna um conhecimento profundo, alternativo e extremamente útil acerca das soluções de compromisso envolvidas no projeto de sistemas ópticos. A eficiência do método proposto é comprovada através de exemplos que mostram excelentes resultados, tanto para o projeto de sistemas simples como para problemas reais.
description An innovative, evolvable hardware method for the automatic design of optical systems is presented and verified. The proposed method is based on a multi-objective memetic optimization algorithm. The multi-objective approach simultaneously, but separately, addresses the image quality, tolerance, and complexity of the system. The memetic technique breaks down the search for optical designs in three different parts or phases: optical glass selection, exploration, and exploitation. The optical glass selection phase is based on the unification of two previously published methods with new contributions to repair practical implementation issues and incorporates a multi-objective approach. This new glass selection method supports the choice of the most appropriate set of glasses for the system under design. The glass selection phase limits the available glasses from hundreds to just a few, drastically reducing the design space and significantly increasing the efficiency of the automatic design method. The exploration phase is based on an evolutionary algorithm (EA), more specifically, on a problem-tailored generalized extremal optimization (GEO) algorithm named optical GEO (O-GEO). The new EA incorporates many features customized for lens design such as optical system codification and diversity operands. The non-dominated systems found in the exploration phase are refined by a local search based on the damped least square method in the exploitation phase. As a result, the method returns a set of non-dominated solutions generating a Pareto front. Our method resulted in alternative and useful insights about the trade-off solutions for a lens design problem. The efficiency of the proposed method is verified through examples, showing excellent results for both simple systems and real-world problems.
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