十几年来，钙钛矿太阳能电池（PSCs）由于其在功率转换效率和制造成本方面的显著优势而备受关注。然而，其复杂的物理机制和众多限制因素给实验设计、工艺制造和综合优化策略带来挑战。以光电多物理场耦合模型为核心，开展一系列多物理场仿真计算，研究光电耦合模型的底层物理和边界条件，获得PSCs包括光学性能和电学性能的大量数据。根据这些数据，建立微观物理量和宏观光电响应的神经网络及机器学习模型，成功预测PSCs的光学和电学性能，其误差在3%以内，且速度较快。结合遗传算法，该模型根据给定的响应曲线反向优化结构参数，进而获得更高效率的PSCs。该研究有效解决了PSCs因光电耦合机制复杂、物性参数众多、仿真速度较慢而难以优化设计等难题，为光伏器件快速智能化设计提供了一种可行路径。

采用遗传算法在相位域对抖动算法产生的二值条纹图案进行优化, 同时, 为了解决遗传算法的耗时问题, 用对二值块的优化来代替整个条纹图案的优化.实验结果表明: 本文方法对不同离焦量具有鲁棒性, 能极大改善抖动算法的测量质量; 在轻度离焦、中度离焦和重度离焦的情况下, 相位均方根误差分别由1.493, 1.209, 0.989 rad, 减小到0.972, 0.749, 0.603 rad.

提出一种基于改进空间频率域(UV)采样的阵列评价函数, 用于长基线天文光干涉望远镜阵列几何结构的优化。该评价函数将UV采样区域沿径向和角度方向分别进行划分, 统计划分所得区域中UV采样点数目并计算UV采样点密度, 以UV采样点密度偏离理想高斯分布的大小作为评价依据。在具体的优化技术上, 利用遗传算法的全局收敛特性, 降低了传统算法对初始结构的依赖, 采用该评价函数对6孔径望远镜阵列进行优化设计, 并与国际主流天文光干涉阵列CHARA进行了性能对比。分析结果表明: 优化所得Array-6阵列UV采样点密度分布具有径向连续覆盖和低频强调的特点, 有利于对轮廓信息的恢复; 双星模拟成像实验中Array-6阵列重构图像相对于原始图像的误差为21.34, 相比CHARA阵列降低了18.16%, 具有更高的成像质量。该优化算法具备优化大孔径数目阵列的能力, 对于射电波段望远镜阵列的优化设计亦有一定的参考意义。

为了满足微光夜视仪室内性能测试的需求，对晴朗夜空满月光光谱和无月时星光光谱进行模拟.首先，对夜视仪的工作光谱范围进行研究，确定需要拟合的光谱波段.接着，对该波段的夜天光谱进行分析，选取合适的光源.采用简单夜天光谱拟合方法，根据目标光谱和光源光谱，得出所需的滤光片衰减曲线，找出该曲线近似对应的滤光片.提出基于遗传算法的光谱构造方法，根据光谱构造理论，采用现有的47种滤光片进行光谱构造，通过遗传算法求解该光谱构造函数，计算出不同滤光片的最佳匹配模式，并进行模拟.实验结果表明，采用基于遗传算法的光谱构造方法对夜天光谱拟合得到的光谱匹配度更高.

稀疏孔径望远镜的子镜装调误差是影响光学系统成像质量的主要因素之一。研究了基于遗传算法的两次离焦相位差法, 即在稀疏孔径望远镜系统的两个不同的离焦面上获得两幅图像数据, 采用遗传算法, 通过最大似然估计目标函数最优化的方法, 恢复目标图像并计算出稀疏孔径光学系统的活塞误差和倾斜误差, 分析了复原图像的信噪比和方差。结果表明: 遗传算法与两次离焦相位差法的结合不但可以精确求得子镜的装调误差, 而且能够算出两次离焦的距离。与传统相位差法相比, 计算时间相当, 实验难度降低。

基于STM32微处理器采用偏振控制器反馈技术并结合遗传算法对50 km长距离分布式光纤振动传感系统中偏振衰落进行抑制.结合STM32与PCD-M02型偏振控制模块特性, 优化遗传算法相关参量, 在STM32微处理器上实现了遗传算法对传感系统的偏振控制.实验结果表明, 基于STM32微处理器的遗传算法在短时间内能得到全局近似最优解, 有效实现偏振控制,该方案适用于对实时性和集成度要求较高的长距离分布式光纤传感系统.

多层反导目标分配问题中如何使得效率最高, 是非常重要又十分困难的问题。从综合考虑作战效能与作战费用的角度, 建立了基于威胁更新机制的多层反导目标分配模型。针对模型的复杂性, 结合遗传算法和免疫系统的思想提出了自适应小生境克隆遗传算法, 并针对多层反导目标分配进行仿真。仿真结果表明, 新算法在解决多层反导目标分配时具有突出的优化精度和实时性能, 为反导指控系统作出科学、准确和实时的决策提供有力支撑。

为了有效地控制激光铣削层质量，建立了激光铣削层质量（铣削层深度、铣削层宽度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）之间的反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的权值和阈值，构建了基于遗传算法神经网络的质量预测模型。用GA-BP算法对激光铣削层质量进行了仿真预测，并将仿真结果与BP神经网络模型仿真结果进行了对比。仿真结果表明，两种网络模型的平均误差较小，网络训练后检验精度较高，说明两种网络模型用于激光铣削层质量预测是可行的，并且遗传算法优化BP神经网络能够有效地提高网络的收敛性和预测精度。

将修正高斯模型为遗传算法的适应性函数用于拟合荧光光谱图, 有效地解决了分子荧光光谱法多组分检测过程中荧光光谱相互干扰的问题。 考察了不同尿液中内源性荧光物质对加替沙星(GFLX)荧光的干扰。 应用拟合荧光光谱图可有效地消除内源性荧光物质的干扰。 在优化条件下, GFLX的浓度在0.06～3.5 μg·mL-1范围内, 与其荧光强度之间具有良好的线性, 相关系数为0.999 4。 检出限为0.02 μg·mL-1, 回收率为99.2%～109.4%, 相对标准偏差为1.3%～2.7%。 结果表明, 拟合荧光光谱法无需分离即可实现对尿液中GFLX准确的定量检测, 适用于常规定量检测和药物代谢研究。

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的快速检测, 提出了一种基于遗传算法的检测思路。该思路主要是通过利用遗传算法高效快速的搜索方式, 结合传统的红外小目标检测算法, 最终实现红外弱小目标的快速检测。最后通过MATLAB编程后, 实现了复杂背景下红外小目标的快速检测。通过仿真及与相应的传统算法的比较, 发现了遗传算法自身的优势和劣势, 最后说明了遗传算法在红外小目标检测领域广阔的应用前景。