基于高斯集合的全球搜索框架：用于制造约束自由形态器件的设计优化
最优化与控制
2025-11-10 v1
摘要
虽然具有复杂内部结构的自由形态器件承诺可实现性能的显著提升，但可用材料集合的离散性为必要于高维自由形态参数空间中有效探索的梯度基于优化方法带来了挑战。已发明了若干方案利用连续潜在参数空间来映射到实际离散设计，但迄今为止尚无方案能够在优化期间同时实现完全可微和严格可行的材料选择。本文提出了高斯集合梯度下降框架，通过与高斯核卷积将分段常数制造约束成本函数转化为可微函数。通过集合抽样估计转换后的成本和梯度，并结合方差缩减方法，在高维参数空间中显著提高抽样效率。此外，在梯度下降框架中使用集合抽样导致了探索与开发能力的有效混合，即分别来自 population- 基于方法和梯度基于方法。
引用
@article{arxiv.2511.05041,
title = {Ensemble-Based Global Search Framework for the Design Optimization of Fabrication-Constrained Freeform Devices},
author = {Seokhwan Min and Junhyung Park and Jonghwa Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05041},
year = {2025}
}