一种基于深度Q学习的多层光学薄膜优化方法
机器学习
2018-12-10 v1 机器学习
摘要
多层光学薄膜已在光通信、光吸收体、光学滤波器等中发挥重要应用。人们已开发了不同的多层光学薄膜设计算法，如单纯形法、蚁群算法、遗传算法。这些算法迅速推动了多层薄膜的设计与制造。然而，传统的数值算法会收敛到局部最优。这意味着这些算法无法为材料研究者提供全局最优解。近年来，由于人工智能的快速发展，利用AI算法优化光学薄膜结构已成为可能。在本文中，我们将介绍一种基于深度Q学习（deep Q learning）的新型光学薄膜设计算法。该模型能够收敛到光学薄膜结构的全局最优，这将极大提高多层薄膜的设计效率。
引用
@article{arxiv.1812.02873,
title = {A new multilayer optical film optimal method based on deep q-learning},
author = {Anqing Jiang and Osamu Yoshie and LiangYao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02873},
year = {2018}
}