多染色体GA优化：提升像素化光源掩模的光刻效果与速度

本文主要探讨了一种创新的优化方法——基于多染色体遗传算法的像素化光源掩模优化（SMO）。这种方法针对光学制造中的一个重要问题，即如何提高光刻成像质量和优化光源和掩模设计。传统的单染色体遗传算法（GASMO）通常采用矩形掩模进行优化，而多染色体GASMO则引入了更高的优化自由度，能够同时考虑像素化的光源和掩模，从而实现联合优化。 与单染色体GASMO相比，多染色体GASMO的优势在于其能够更好地适应复杂的设计空间，使得每个染色体代表一个可能的光源和掩模组合。这种方法通过模拟自然选择和遗传过程，不断迭代优化，最终找到最佳的光源和掩模配置。在实验中，研究者发现多染色体方法在优化适应度值上表现出显著的优势，比如对于典型逻辑图形的仿真实验，多染色体方法获得的最优解适应度值比单染色体方法低7.6%，这意味着在保持同样成像质量的情况下，使用多染色体方法能减少不必要的光照浪费，提高效率。 此外，多染色体GASMO在收敛速度上也表现出明显优势。在相同的优化过程中，多染色体方法只需要132代就能达到适应度值为5200的最优解决方案，相比之下，单染色体方法则需要149代，这意味着优化过程更快速，有助于缩短研发周期，降低生产成本。 因此，基于多染色体遗传算法的像素化光源掩模优化方法为光学制造领域的光刻成像质量和效率提升提供了新的可能性，对于提高光学系统的设计质量、提升分辨率增强技术和整体光学制造工艺具有重要的实际应用价值。通过将遗传算法的并行性和灵活性与像素化光源和掩模的复杂性相结合，这一方法有望推动光学工程领域的技术创新。