A precisão de apontamento é um dos principais indicadores no campo de controle de feixes, e o nível de precisão de apontamento determina diretamente o desempenho do controlador de feixe. Para resolver problemas causados pelas limitações do processo de fabricação da matriz de fase de cristal líquido, que levam a grandes erros no ângulo de deflexão do feixe e redução na precisão de apontamento, este artigo propõe um algoritmo de otimização da precisão de apontamento do feixe baseado em uma versão aprimorada do algoritmo Harris Hawk Optimization (HHO). Primeiramente, os fatores influentes foram analisados e os parâmetros razoáveis do dispositivo foram selecionados. Em seguida, o algoritmo Harris Hawk foi usado para otimizar a precisão de apontamento da matriz de fase de cristal líquido. Por fim, considerando que o algoritmo Harris Hawk pode facilmente ficar preso em ótimos locais, este artigo projetou um algoritmo Harris Hawk com estratégia integradora global e local (G&L-HHO). Na estratégia de otimização global, a função de distribuição de Cauchy foi escolhida para aumentar a diversidade da população inicial e melhorar a eficiência da busca global do algoritmo; na estratégia de otimização local, foi adotado um fator de peso cosseno adaptativo para fortalecer o desempenho de busca do algoritmo Harris Hawk em vários aspectos. Os resultados dos experimentos de simulação comparativos mostram que o algoritmo G&L-HHO proposto otimizou o erro de precisão normalizado da ordem de <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><msup><mrow><mn mathvariant="normal">10</mn></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/6ACD8337-306D-4671-BFE3-6FB68B33B247-M001.jpg"/><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/6ACD8337-306D-4671-BFE3-6FB68B33B247-M001c.jpg"/></alternatives></inline-formula> para a ordem de <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><msup><mrow><mn mathvariant="normal">10</mn></mrow><mrow><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">4</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/6ACD8337-306D-4671-BFE3-6FB68B33B247-M002.jpg"/><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/6ACD8337-306D-4671-BFE3-6FB68B33B247-M002c.jpg"/></alternatives></inline-formula>, e reduziu significativamente a amplitude da flutuação do erro de precisão normalizado. Este estudo melhorou significativamente a precisão de apontamento do feixe, apresentando vantagens como alta precisão de convergência, rápida velocidade de convergência e forte robustez.

matriz de fase de cristal líquido;deflexão do feixe;otimização da precisão de apontamento;algoritmo de otimização Harris Hawk