一种考虑制造约束的红外窗口微纳结构强化学习优化设计方法

本发明公开了一种考虑制造约束的红外窗口微纳结构强化学习优化设计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建强化学习优化模型的环境和状态空间；步骤二、将高精度性能预测代理模型嵌入强化学习环境中，作为智能体与环境交互的“仿真器”；步骤三、设计强化学习智能体及策略优化算法；步骤四、构建奖励函数将优化目标和约束条件量化为标量反馈信号，指导智能体朝期望方向调整设计。本发明将强化学习(Reinforcement Learning,RL)引入红外窗口微纳结构拓扑优化，以同时实现宽波段抗反射和超疏水功能，以数据驱动方式智能搜索结构参数，同时在优化过程中融合制造工艺限制条件，实现性能与可制造性的协同提升。