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作者:[197a0q] 發(fā)布時間:[2024-06-08 02:00:17]

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在達爾文的進化論中,世界上各種生物能夠變成今天的樣子,是因為的突變以及環(huán)境的篩選,優(yōu)勝劣汰,適者生存,不適者被淘汰,而優(yōu)勝者的后代往往有更強的適應力,經(jīng)過很多代的進化之后,有些動物從不會飛變得會飛,從笨手笨腳變得可以輕易藏身叢林中,從體型龐大變得輕盈快速,一切都是因為生存的壓力。這表面看起來好像和我們要解決的問題“竿子打不到一起”,但實際卻是“異曲同工”,對于進化過程的模仿也成了反方向求解函數(shù)一件利器。遺傳進化算法把自然進化的過程搬到了計算機上,可以用來解決光學器件逆向設計的問題。假設每一種薄膜層厚度不同的分布而形成的結構就看作是一只動物個體,開始先隨機生成相當數(shù)量的不同個體,然后如上所說,我們用物理仿真函數(shù),可以獲得每只動物對應的輸出,也就是透射率頻譜分布,它們中有的和設計目標相對接近,獲得的適應度分數(shù)會高一些,另一些適應度的分數(shù)會低一些,這也預示著這群“動物”的命運,適應者就有比較大幾率留下來,不適者就有比較大幾率被淘汰。然后我們還會讓分數(shù)高的個體交配產(chǎn)生后代,當然這里并沒有真的交配,只是讓兩個結構的不同薄膜層厚度取一下中間數(shù)值,這樣產(chǎn)生的新結構也意味著有可能產(chǎn)生更高的適應度。除此之外,我們還會產(chǎn)生一些隨機變化,比如讓一個較好的結構里面某一層突然變厚或者變薄,看適應度會不會提升,以探索新的可能性。

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