近日，课题组研究生在Physical Review Materials学术期刊发表题为“Tuning phonon transport via complex nanostructure design using an X+EA hybrid optimization strategy”的研究论文。

随着纳米材料在微纳器件中的广泛应用，声子热运输控制已成为热设计与热管理不可或缺的一部分。本文提出了一套基于X+EA混合优化策略，以实现复杂纳米结构声子热输运的设计与调控，如图1所示。该框架结合了三个典型的EAs：遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA），X则可以被视为其他任意高效优化算法（如贝叶斯优化、蒙特卡洛树搜索等）的优化微纳结构并与EAs无缝集成。基于该方法测试了硅-硅和硅-锗合金界面纳米结构声子热输运设计。

图1 X+EA混合优化示意图

鉴于EAs通常需要考虑超参数设置与优化，对三种独立运行的典型EAs的超参数配置首先进行了网格式搜索研究，如图2展示了PSO算法在不同超参数设置下的界面热导调控结果，为了确保超参数配置研究的可靠性，所有算法都在每一组唯一确定的超参数下运行了50次。研究结果表明EAs的超参数配置对纳米结构声子热输运调控设计存在影响并呈现趋势性，并提供了三种EAs在微纳结构设计中的超参数范围参考。与贝叶斯优化（BO）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）进行的纳米结构设计工作相比，EAs具有强大的结构设计能力和极低的优化成本，尤其是超参数最少的GA。

图2 PSO网格化超参数配置优化示意图。

在上述工作基础上，开发了一个高度兼容的X+EA混合优化框架，在各种非严格超参数设置的混合优化方法中，BO+GA的全局搜索能力甚至可以与BO相媲美，同时还能减少95%以上的优化时间。而MCTS+GA则有效解决了单靠MCTS只产生少数局部最优的问题。所提出的X+EA框架可以适应高自由度或大候选的纳米结构声子热输运设计与调控。

图3 基于X+EA算法的纳米结构声子热输运优化效率对比。

原文链接：https://journals.aps.org/prmaterials/abstract/10.1103/PhysRevMaterials.9.043801

论文第一作者为上海交通大学中英国际低碳学院博士生马圣荦，通讯作者为上海交通大学鞠生宏副教授，本研究得到了上海市科委国际合作项目（No.24160712600）和上海市教委AI重点项目（编号：2024AIZD012）的资助。