基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计的制作方法

技术特征：

1.一种基于双目标遗传算法的宽角度EUV多层膜鲁棒性膜系设计，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：输入适用于宽角度极紫外多层膜膜系设计的实数编码非支配排序遗传算法(NSGA-II)的初始参数值，其中包括种群规模N、多层膜优化设计的膜层数2p、变异概率p_m、交叉概率p_c、交叉算子η_c、变异算子η_p、进化代数j以及多层膜中膜层厚度参数的搜索区间；

步骤二：生成适用于宽角度极紫外多层膜膜系设计的NSGA-II的初始化父代种群Q，种群Q表示为

Q＝[a₁,a₂,a₃,…,a_i,…,a_N-1,a_N]， (1)

其种群中任意个体a_i的参数个数为2p，而p为设计的EUV多层膜的周期数，即

a_i＝[d₁,d₂,d₃,…,d_i,…,d_2p-1,d_2p]。 (2)

步骤三：评估父代种群中个体的双目标适应度，第一个适应度为表征多层膜膜系的个体的光学性能；第二个适应度为膜层厚度存在高斯分布的随机误差下，表征膜系的个体的主动鲁棒性膜系设计的评价系数；

步骤四：对表征多层膜膜系的种群进行非支配排序，得出每个个体的非支配排序；对于同序列的非支配个体，采用拥挤度距离进一步排序；

步骤五：采用轮赛选择机制，对表征多层膜膜系的个体进行交叉操作，以此生成子代种群；

步骤六：对表征多层膜膜系的子代种群进行变异操作；

步骤七：将表征多层膜膜系的父代和子代种群进行合并；

步骤八：对合并种群的个体的两个优化目标进行双目标适应度计算；

步骤九：对表征多层膜膜系的合并种群进行非支配排序，对同序列的非支配个体再依据拥挤度距离进一步排序，进而基于非支配排序和拥挤度筛选出新的父代种群，返回步骤三，直到进化到要求的代数；

步骤十：通过NSGA-II算法的进化，获得EUV多层膜膜系以宽角度反射谱的光学性能和主动性鲁棒设计性能为双目标的接近Pareto前沿的非支配解集，优化的非支配解集中的个体提供了一系列可供选择的宽角度EUV多层膜膜系，其中主动鲁棒性膜系设计的评价系数较小的膜系即为鲁棒性膜系。

2.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤一的过程中，种群规模N为50-200，变异概率p_m为0.1-1.0，交叉概率p_c为0.1-1.0，交叉算子η_c为1-50，变异算子η_p为1-50，进化代数j为1000-3000。

3.根据权利要求2所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤一的过程中，种群规模N为100；变异概率p_m为0.1；交叉概率p_c为0.9；交叉算子η_c为2；变异算子η_p为2；进化代数j为3000。

4.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤三的过程中，双目标适应度的评价函数为

$\begin{array}{c}{f}_1=\underset{{\mathrm{\θ}}_{\min }}{\overset{{\mathrm{\θ}}_{\max }}{\∫}}{\[R\left(\mathrm{\θ}\right)-\tilde{R}\left(\mathrm{\θ}\right)\]}^{2}d\mathrm{\θ}\\ f_2=f_1+\frac{1}{2}\underset{i=1}{\overset{2p}{\Σ}}\frac{{\∂}^2{f}_1}{\∂d_i^2}{\mathrm{\δ}}_{d,i}^2\end{array},---\left(3\right)$

其中θ为入射角，宽入射角带宽为θ_min＝0°和θ_max＝16°(或θ_max＝18°)。评价函数f₁为表征多层膜膜系的个体的光学性能的适应度，R(θ)为膜系计算反演的理论反射率，而为膜系设计的反射率目标；评价函数f₂为膜层厚度经膜厚误差多次扰动后评价函数f₁的统计平均值，而δ_d,i为第i层膜层的几何厚度误差的标准差。

5.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤五的交叉操作中，采用对个体的全部基因参数进行交叉操作。

6.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤六的过程中，在变异操作中，仅对表征多层膜膜系的个体的单一基因参数进行变异操作，以此进一步更新子代种群。

7.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在所述步骤七的过程中，在父代和子代种群的合并中，对合并种群中的个体逐一进行对比操作。如果两个个体的基因完全相同，则保留其一，而对另一个体的基因参数重新进行随机赋值。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的设计方法，其特征在于，所述的宽角度极紫外多层膜包括Mo/Si、Rh/Si、Ni/C和Ru/C中任一组合或两种以上组合的交替层叠结构。