遗传算法优化多层薄膜厚度分布MATLAB仿真

这段代码实现了一个基于遗传算法的优化过程，目的是优化多层薄膜（如SiO2、HfO2等材料）的厚度分布，以提高某些光学性能（如反射、透射、吸收等）。

整个过程包括种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异等标准遗传算法操作。

最终，输出的是经过优化的薄膜厚度和相关的光学性能指标。

代码功能简述：

遗传算法的初始化与设定：

NP=1000：设定种群大小为1000。

L=49：每个个体（染色体）的长度为49（二进制串的个数）。

Pc=0.5、Pm=0.1：交叉率和变异率分别设为0.5和0.1。

G=10：迭代次数为10。

Xs1, Xs2, …, Xs7：每个材料的上界（单位：μm）。

Xx1, Xx2, …, Xx7：每个材料的下界（单位：μm）。

种群初始化：

使用randi函数生成一个随机的二进制矩阵 f，表示每个个体（染色体）的基因（即薄膜的厚度值的二进制表示）。

通过多个 for 循环，将二进制基因转换为实际的厚度值（d1, d2, …, d7）并归一化到合适的范围。

适应度计算：

使用函数 Resum 计算每个个体的适应度，适应度值反映了当前染色体代表的薄膜组合的光学性能（如反射、透射等），适应度越高，说明该解越优。

适应度归一化：

为了避免适应度值过大或过小，使用归一化方法（(Fit-minFit)/(maxFit-minFit)）进行处理，使得适应度值的范围限制在0到1之间。

选择操作：

使用轮盘赌选择方法（fitvalue=cumsum(fitvalue)），根据个体的适应度概率选择父代，生成新种群。

交叉操作：

对种群进行交叉操作。

交叉率为50%（Pc=0.5），对每个个体的基因部分进行交换（每7个基因进行一次交叉），从而生成新一代的个体。

变异操作：

变异率为10%（Pm=0.1），在每次变异中，随机选择一些基因进行翻转（0变1，1变0），以增加种群的多样性。

输出优化结果：

经过多代迭代后，最终获得的最佳个体（染色体）对应的薄膜厚度（d1(g), d2(g), …, d7(g)）代表了最优的薄膜设计。

使用 untitled2 和 untitled5 函数计算优化后薄膜的光学性能（如反射、透射、吸收等）和其他参数。

使用 plot 绘制图形，展示优化后的光学性能，如反射、透射和吸收的变化。

光学性能计算：

计算和绘制优化后的薄膜在不同波长下的反射（Ref）、透射（Trans）、吸收（Emi）等性能。

包括在不同温度下的辐射功率、太阳辐射功率、以及吸收功率的变化。

结果可视化：

使用contourf函数绘制不同波长和角度下的反射、透射和吸收的二维等高线图，帮助分析优化结果。

热力学性能计算：

通过计算不同温度（Tamin, Tamax）下的辐射功率和大气传输功率，进一步分析优化后的薄膜在实际使用中的热学性能。

最后绘制优化后的制冷功率图和与不同温度相关的网络功率（Pnet_1, Pnet_2）等结果。

关键点：

适应度函数： Resum、untitled2、untitled5 和其他自定义函数用来计算薄膜设计的光学和热学性能。

遗传算法操作： 包括选择、交叉和变异操作，通过这些遗传算法操作使得薄膜设计不断优化。

光学性能： 反射、透射和吸收的优化结果对于实际应用（如光学薄膜设计）具有重要意义。

热学性能： 通过计算制冷功率、辐射功率等，评估薄膜在热力学方面的表现。

总体来说，这段代码通过遗传算法优化多层薄膜的厚度，以达到最优的光学和热学性能。

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