研究目的
为了展示一种改进的粒子群优化（PSO）算法，该算法能有效调控入射光并具有强鲁棒性和短优化时间，并将其性能与遗传算法（GA）进行比较。
研究成果
改进的PSO算法比遗传算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度，还能实现多点聚焦。这些特性使该方法在生物医学领域具有良好的应用前景。
研究不足
由于实验噪声较强，两种算法的增强实验值均低于模拟值。改进的粒子群优化算法通过抑制背景强度而非提高焦点强度实现了高增强效果。
1：实验设计与方法选择：
提出改进型PSO算法用于波前整形，实现光通过散射介质的聚焦。通过数值模拟和实验对比改进PSO与遗传算法的性能。
2：样本选择与数据来源：
采用波长632.8 nm的激光器作为光源，收集散射光形成散斑图案并投射至CCD表面。
3：8 nm的激光器作为光源，收集散射光形成散斑图案并投射至CCD表面。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：氦氖激光器、扩束镜、反射镜、数字微镜器件（DMD）、透镜、物镜、散射样本氧化锌（ZnO）、电荷耦合器件（CCD）及个人计算机（PC）。
4：实验流程与操作步骤：
准直出射光束并调整至DMD入射，反射光经缩束后聚焦于散射样本，收集散射光在CCD上形成散斑图案，将CCD图像传输至PC并通过改进PSO优化生成优化掩模。
5：数据分析方法：
定义输出光场聚焦增强效果并通过模拟取平均值，分析增强效果与背景强度的关系。
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