基于分段随机扰动幅值的随机并行梯度下降算法研究

为了提高随机并行梯度下降(SPGD)算法的收敛速度,提出了分段随机扰动幅值的改进方法。从理论上分析了固定增益系数时,随机扰动幅值对SPGD 算法收敛速度的影响;提出了分段随机扰动幅值的改进方法;基于61单元变形镜,建立无波前探测自适应光学系统模型,对前65阶Zernike多项式模拟的满足Kolmogorov谱的大气湍流畸变波前进行校正。结果表明,采用分段随机扰动幅值的SPGD算法比固定最佳随机扰动幅值时传统SPGD算法的收敛速度提高了近1.6倍,证明了该改进算法的可行性。