基于强化学习的自由曲面超构表面偏转器结构优化方法

本发明公开了一种基于强化学习的自由曲面超构表面偏转器结构优化方法，涉及光学技术领域。本发明包括：构建强化学习框架，将自由形态超表面的优化问题被重新构建为一个由智能体和环境组成的交互系统，环境则基于严格耦合波分析RCWA进行电磁模拟，评估这些动作的效果，并将模拟得到的偏转效率转化为奖励；智能体遵循一个策略，通过选择动作来构建状态‑动作值函数，指导其行为以最大化长期累积奖励；使用经验回放缓冲区来存储状态转移元组，并通过算法进行探索和利用，定期复制参数化网络的参数，并通过最小化Huber损失来更新网络，平衡探索与利用，确保能够发现并学习到达到最优解的路径；解决了高复杂性的一维自由形态超表面优化问题。