一种傅里叶描述子奖励函数的强化学习优化微波器件鲁棒性方法

一种傅里叶描述子奖励函数的强化学习优化微波器件鲁棒性方法。该方法包括以下步骤：首先，将微波器件的结构参数矩阵化；其次，基于深度强化学习框架建立环境，将矩阵化参数添加扰动后作为状态空间输入；接着，设计智能体与环境交互，并结合傅里叶描述子设计奖励函数；然后，通过调整奖励函数比重，无需重新设计即可优化不同微波器件的鲁棒性；最后，利用蒙特卡洛（MC）分析评估器件鲁棒性。实验表明，器件鲁棒性随奖励函数权重变化而调整。该方法具有泛化能力强、适用性广的特点，突破了传统单一器件设计的局限性，能够有效应对制造工艺公差和器件类型差异对性能的影响，为低成本、高性能微波器件的优化设计提供了全新解决方案。