[发明专利]光学薄膜高维多目标优化设计方法

权利要求书

1.一种光学薄膜高维多目标优化设计方法，所述光学薄膜包括层叠设置的两个以上膜层，其特征在于，所述光学薄膜高维多目标优化设计方法包括：

步骤I、应用高维多目标遗传算法求解光学多层膜的多项性能目标的非支配解，分析所述非支配解分布以及所述各性能目标之间的关系，同时对所述非支配解进行优选，从而确定优选的进化方向；

步骤II、应用方向选择高维多目标遗传算法对步骤I确定的所述优选的进化方向进行局部精搜，获得高维多目标优化设计的优选膜系设计；

其中，所述步骤I具体包括：

（1.1）输入光学多层膜膜系的初始参数值，包括表征光学多层膜膜系的个体所构成种群的规模N、优化膜层数t、变异概率p_m、交叉算子η_c、变异算子η_p、进化代数j=0和膜层几何厚度的搜索区间；

（1.2）随机生成光学多层膜膜系的初始父代种群，即：

（1.01）

其中任意个体a_i含有t个参数，即：

（1.02）

其中d_i为第i个膜层的几何厚度；

（1.3）结合光学多层膜膜系性能需求建立的约束条件，评估父代种群中每一个体的多目标适应度，目标维度k大于或等于3，对于不同光学元件的性能需求，采用不同的评估函数，且各目标函数的进化方向为函数值越小表示个体的适应度越高，即：

其中，k≥3；

（1.4）逐一对比父代种群中每一个体的多目标适应度，得出每一个体的非支配排序，进而将父代种群分解为n个非支配解系列，即：

（1.04）

其中越靠前的非支配解系列中个体适应度越高，以及，对于同一非支配系列中的解采用拥挤度策略进一步排序；

（1.5）采用轮赛选择策略，应用个体的非支配排序和拥挤度排序，对光学多层膜膜系的种群中的个体进行模拟二进制交叉操作，以此生成子代种群；

（1.6）对光学多层膜膜系的子代种群个体进行变异操作；

（1.7）将光学多层膜膜系的父代种群和子代种群进行合并；

（1.8）结合光学多层膜膜系性能需求建立的约束条件，对光学多层膜膜系的合并种群个体逐一进行多目标适应度评估；

（1.9）对光学多层膜膜系的合并种群进行非支配排序并分解；

（1.10）返回步骤（1.3），直到进化达到要求的进化代数；

（1.11）在光学多层膜膜系高维多目标设计的非支配解前沿中确定优选解的进化方向；

所述步骤II具体包括：

（2.1）输入光学多层膜膜系的初始参数值，包括种群规模N′、优化膜层数t、变异概率p_m、交叉算子η_c、变异算子η_p、进化代数j=0、膜层几何厚度的搜索区间和优选的膜系设计的进化方向；

（2.2）随机生成光学多层膜膜系的初始父代种群P，即：

（1.16）

其中任意个体b_i含有t个参数，即：

（1.17）

其中为第i膜层的几何厚度；

（2.3）结合膜系性能需求建立的约束条件，评估父代种群中每一个体的多目标适应度，目标维度大于或等于3，其中对于不同的光学元件采用不同的多目标评估函数，且各目标评估函数的进化方向为函数值越小表示个体的适应度越高，即：

（1.18）

其中，k≥3；

（2.4）逐一对比父代种群中每一个体的多目标适应度，以此得出每一个体的非支配排序，进而将父代种群分解为n个非支配解系列，即：

（1.19）

其中越靠前的非支配解系列中个体适应度越高，以及，对于同一非支配系列中的解采用拥挤度策列进行进一步排序；

（2.5）采用轮赛选择策略，应用个体的非支配排序和拥挤度排序，随机优选两个体进行模拟二进制交叉操作，以此生成子代种群；

（2.6）对光学多层膜膜系的子代种群个体进行变异操作；

（2.7）将多层膜膜系的父代种群和子代种群进行合并；

（2.8）结合光学多层膜膜系性能需求建立的约束条件，对光学多层膜膜系的合并种群个体逐一进行多目标适应度评估；

（2.9）对光学多层膜膜系的合并种群进行非支配排序并分解，按照非支配排序和步骤（2.4）中的拥挤度排序策略，优选N个个体形成新一代父代种群P_j+1；

（2.10）返回步骤（2.3），直到进化达到要求的进化代数。