一种基于深度强化学习的频段可泛化天线设计方法

本发明属于人工智能辅助电磁结构设计领域，涉及深度强化学习（DRL），具体提供一种基于深度强化学习的频段可泛化天线设计方法，用以解决现有天线设计方法中存在的人工依赖强、仿真开销大、跨频段泛化能力弱、工艺约束难以嵌入以及多任务复用能力不足等问题。本发明中，首先构建电磁仿真代理模型以代替全仿真，输出天线的频率信息及其对应的S11预测值；其次构建深度强化学习智能体，输出待优化结构参数的补偿值，根据补偿值对待优化结构参数进行补偿更新，迭代优化直至达到设计预期；综上，本发明通过强化学习机制学习不同频段下天线结构变化与电磁响应之间的共性规律，从而高效完成天线结构参数的优化，并且具备频段可泛化能力。