遗传禁忌混合算法在光学薄膜优化设计中的应用

"本文介绍了将遗传算法与禁忌搜索算法相结合，应用于光学薄膜的膜系优化设计中的方法。通过这种混合优化算法，可以利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的快速收敛及局部搜索能力，实现两者的优势互补。在实际的减反膜和分束膜优化设计案例中，该混合算法展现出优于传统遗传算法的性能，证明了其高效性和可靠性。" 在光学薄膜的设计过程中，优化是关键步骤，以确保薄膜的光学性能满足特定需求，如最小化反射、提高透过率或定向分束。传统的优化方法可能无法有效地探索复杂的解决方案空间。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，通过模拟种群的进化过程，具备强大的全局搜索能力。然而，它可能会陷入早熟收敛，无法精细调整解的细节。 禁忌搜索算法则是一种局部搜索策略，它引入了记忆机制来避免重复的解，从而加快收敛速度，并能在局部区域进行有效探索。将禁忌搜索算法的特性融入遗传算法的交叉和变异操作中，可以增加搜索过程的多样性，防止算法过早停滞。 本文提出的遗传禁忌混合算法，首先以遗传算法为基础框架，然后在个体交叉和变异过程中引入禁忌搜索的多样性原则。这样，算法不仅能在广阔的解决方案空间中广泛搜索，还能在找到潜在最优解的附近区域进行深入探索，实现全局和局部搜索的平衡。 通过减反膜和分束膜这两个实际问题的优化设计，混合算法展示出优于纯遗传算法的性能。减反膜的目的是减少光线在表面的反射，提高透射，而分束膜则是将入射光分成多个束，每束具有不同的传播方向。在这两个例子中，混合算法都能找到更优的膜层结构，证明了其在解决实际光学薄膜设计问题时的高效性和可靠性。 遗传禁忌混合算法为光学薄膜的优化设计提供了一种创新且实用的方法，它结合了两种算法的优点，能够更好地应对复杂问题，对于推动光学工程的发展具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索更多优化算法的混合，以适应更多样化的光学设计挑战。