突破性演演算法！為新一代核反應爐打造最佳輻射防護設計

南華大學NEAL研究團隊在核反應爐輻射遮蔽設計領域取得重大進展。團隊開發出基於參考點選擇策略的輻射遮蔽最佳化方法（RP-NSGA與RP-MOABC），能有效解決輻射遮蔽設計中的多目標最佳化難題。這項突破性成果為新型核反應爐的遮蔽設計提供創新解決方案，相關研究已發表於《核科學與技術》期刊。

傳統輻射遮蔽設計方法過度依賴專家經驗，難以滿足可移動式、船用及太空用等新型核反應爐對輕量化、緊湊型與高效防護的多重需求。研究團隊提出的RP-NSGA與RP-MOABC演演算法，分別將參考點選擇策略與遺傳演演算法、人工蜂群演演算法相結合，顯著提升最佳化效能。

論文通訊作者陳振平教授指出：「這些演演算法能在多重目標與限制條件下自動識別最佳遮蔽方案，大幅降低設計複雜度。這對核反應爐的概念設計階段至關重要，特別是針對新型反應爐的開發。」

團隊透過兩項數值實驗驗證演演算法效能：

1. 簡單3D遮蔽結構最佳化：相較傳統擁擠距離策略，RP-NSGA最終代遮蔽方案的體積與重量平均值僅為CD-NSGA的24.5%與14.5%，RP-MOABC更僅有CD-MOABC的17.3%與9.77%。

2. 複雜遮蔽結構最佳化：演演算法成功最佳化多層次、多材料遮蔽結構，在嚴格輻射劑量限制下實現19.12%體積縮減與24.50%重量減輕。

這些演演算法不僅適用於核反應爐遮蔽設計，更能延伸應用至其他需要多目標最佳化的工程領域，如反應爐核心設計、遮蔽材料開發與醫療輻射防護等。研究團隊已將演演算法整合至自主開發的MOSRT軟體平臺，為工程設計提供高效工具。

團隊未來將持續精進演演算法效能，並將其應用於實際工程挑戰，推動核能技術的創新發展。

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