研究目的
利用遗传进化算法优化太阳能电池中关于最大化短路电流密度的最佳厚度搜索。
研究成果
与暴力搜索相比，进化算法的引入带来了一种令人满意的高精度搜索方法。未来的工作将探索更复杂的繁殖方法和多层优化。
研究不足
暴力方法计算成本高且冗余。进化算法可能因曲线中的局部极大值和极小值而产生错误输出。
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[IEEE 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 加拿大安大略省渥太华(2019.7.8-2019.7.12)] 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 利用进化算法优化太阳能电池光学间隔层厚度的替代方法
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[IEEE 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 加拿大安大略省渥太华(2019.7.8-2019.7.12)] 2019年国际光电器件数值模拟会议(NUSOD) - 利用进化算法优化太阳能电池光学间隔层厚度的替代方法
DOI：10.1109/NUSOD.2019.8806865
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
这项工作受到达尔文生物进化论（自然选择学说）的启发。我们提出采用遗传进化算法来优化太阳能电池中实现短路电流密度最大化的最佳厚度搜索。为使太阳能电池实现对入射光的最大吸收，需要对光学间隔层厚度进行优化。为获得最佳光学间隔层厚度，我们通过设置不同种群数量、迭代代数、变异概率、比特位数以及选择与交叉方法进行了多次模拟。初步实验表明，与暴力搜索法相比，引入进化算法能实现令人满意的精确搜索效果。关于充分发挥进化算法潜能的后续研究将在会议上展示。
作者：
Premkumar Vincent，In Man Kang，Gwenaelle Cunha Sergio，Philippe Lang，Minho Lee，Jaewon Jang，Hyeok Kim，Jin-Hyuk Bae
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