并行模拟退火算法：加速衍射光学元件优化设计

"并行模拟退火算法优化衍射光学元件设计" 本文主要探讨的是如何利用并行模拟退火（Parallel Simulated Annealing, PSA）算法来优化衍射光学元件（Diffraction Optical Element, DOE）的设计，特别是针对束匀滑应用。模拟退火是一种全局优化方法，源于固体物理学中的退火过程，它能够有效地解决复杂的非线性优化问题。随着计算需求的增长，开发并行算法以提高计算效率成为研究的焦点。 文中提到了将模拟退火算法与消息传递接口（Message Passing Interface, MPI）相结合，实现了一个并行版本的SA算法。MPI是一种用于分布式内存系统中进程间通信的标准，它允许不同处理器间的协同工作。通过这种方式，研究人员在8个CPU的小型并行计算平台上对一个具有挑战性的DOE优化问题进行了实验，具体是设计一个入射口径为310毫米、出射20阶超高斯0.4毫米×0.8毫米聚焦光斑的DOE。结果表明，使用并行SA算法可以在不到原串行算法1/6的时间内完成优化设计，且得到的匀滑效果更佳，这充分验证了并行SA算法的高效性和实用性。 衍射光学元件在现代光学系统中扮演着重要角色，特别是在光束整形、激光加工、成像等领域。DOE的设计通常涉及到大量的计算，因为需要找到最优的结构来实现特定的光学性能。传统的串行算法在处理大规模问题时速度较慢，而并行化可以显著提升计算速度，使得更复杂、更大规模的DOE设计变得可行。 在并行模拟退火算法中，每个CPU核心处理一部分优化任务，然后通过MPI交换信息和同步状态，确保算法的全局收敛性。这种方法既充分利用了硬件资源，又减少了算法的收敛时间，是解决大规模DOE优化问题的有效途径。 关键词如傅里叶光学、光束整形、并行处理等，表明该研究不仅涉及基础的光学原理，还涵盖了计算光学和并行计算技术。傅里叶光学是分析和设计DOE的基础，通过傅里叶变换理论，可以将复杂的光学系统转换为简单的频率域表示，便于分析和优化。 这篇论文展示了一种利用并行模拟退火算法优化衍射光学元件设计的方法，通过MPI并行化策略提高了计算效率，对于解决实际的光学工程问题具有重要的实践意义。这一工作也为后续在并行计算领域的其他优化问题提供了借鉴和参考。