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Smart material optimization using reinforcement learning in multi-dimensional self-assembly
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OA
AI
DOI：10.3389/fmats.2025.1526892.png)
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摘要
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引言 近年来，智能材料的设计与优化因其跨领域潜在应用（从生物医学工程到自适应结构系统）而备受关注。针对此类材料的传统优化方法通常依赖确定性模型或试错过程，这些方法往往受限于计算成本高昂及在动态环境中的适应性不足。这些方法通常难以应对多维自组装过程的复杂性，即材料需实时自主响应环境刺激。
方法 为解决上述局限性，本研究探讨了强化学习（RL）作为先进优化框架的应用，以提升智能材料的自主自组装能力。我们提出了一种基于强化学习的新型模型，该模型在多维自组装过程中整合了自适应控制机制，使材料能够根据外部刺激优化其构型与性能。在我们的方法中，智能体通过与环境模拟的迭代交互学习最优组装策略，从而实现智能材料对复杂多因素输入的演化与响应。
结果与讨论 实验结果表明该模型的有效性，揭示了在多变环境条件下，材料在适应性、效率及性能方面均得到显著提升。本研究不仅深化了对智能材料自组装的理论理解，也为开发可在实际应用中实现动态适应与鲁棒性的自主自优化材料奠定了基础。
Keyword:
smart materials
reinforcement learning
multi-dimensional self-assembly
autonomous optimization
adaptive control
期刊
IF:
6.9
论文数:
1.1K
被引数:
2.4K
机构
引用论文
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