变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）

VAE 通过编码-解码结构生成符合特定分 布的数据，能够控制生成结构的特性。在 CAE 拓扑优化中，VAE 可以生成具有特定几何 特性的初始结构，结合强化学习调整结构设计以实现轻量化和强度提升。例如，VAE 生成的初始拓扑结构可作为强化学习的初始输入，RL（强化学习）算法进一步优化设计，逐步逼近轻量化与高强度的目标。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

GAN 通过生成器和判别器的博弈 生成高质量数据，特别适用于复杂结构的生成。在 CAE 中，GAN 可以生成不同载荷条 件下的优化拓扑结构，强化学习算法可以基于 GAN 生成的拓扑结构优化设计，以平衡 轻量化和强度需求。例如，生成器负责生成可能满足条件的拓扑结构，判别器帮助筛 选符合轻量化和强度需求的结构，RL 进一步优化拓扑结构。 

条件生成对抗网络（Conditional GAN, cGAN）

cGAN 在 GAN 基础上加入条件约束，使生 成的数据符合特定需求。在拓扑优化任务中，cGAN 可根据特定条件（如材料属性、载 荷要求）生成拓扑结构，再结合强化学习进行优化。例如，CAE 仿真可以先利用 cGAN 生成满足载荷条件的初始结构，RL 根据实际仿真数据进行调整，确保设计的轻量化与 强度提升。 

深度 Q 学习生成网络（Deep Q-Learning Generative Network, DQGN）

DQGN 结合生成模 型与深度 Q 学习，通过奖励机制学习生成符合多目标需求的结构。在 CAE 仿真中，DQGN 适用于结构生成和优化。它可以根据轻量化、强度等目标函数生成优化拓扑，并利用 Q 学习算法引导生成符合多目标的最佳设计。适合应用于需要快速探索大规模设计空间 的场景。 

变分生成对抗网络（Variational GAN, VGAN）

VGAN 结合 VAE 和 GAN 的优点，通过 VAE 的潜在空间控制结构生成，同时利用 GAN 提高生成质量。在拓扑优化中，VGAN 可生 成特定分布的拓扑结构，强化学习则进一步优化生成结果。例如，CAE 设计可以使用 VGAN 生成接近目标设计的拓扑，再利用 RL 提升设计的轻量化和强度表现。 

自动编码器强化学习（Autoencoder Reinforcement Learning, ARL）

ARL 结合自动编码器 生成结构和强化学习优化结构，自动编码器用于提取和重构设计空间中的关键特征。在 CAE中，ARL可以生成轻量化、具备高强度的设计。例如，通过自动编码器生成低维 表示的初始设计，强化学习算法可以基于这些特征进行多目标优化，以实现多物理场条件下的结构优化。 

进化 GAN（Evolutionary GAN, E-GAN）

E-GAN 通过进化算法优化 GAN 生成的样本，适 合生成多样化的设计结构。在 CAE 拓扑优化中，E-GAN 可以生成多种结构设计方案， 进化算法通过强化学习选择适合轻量化和强度的设计。E-GAN 在多目标优化中可以探索 不同设计选项，提供满足不同约束条件的优化设计方案。 

图生成对抗网络（Graph Generative Adversarial Network, Graph GAN）

Graph GAN 生成 图结构数据，适合非结构化拓扑的生成。在 CAE 中，Graph GAN 可以生成复杂的拓扑结 构，如多节点或网格结构。强化学习算法可以进一步调整图结构，使生成的设计在满 足轻量化的同时，具有较高强度和稳定性。 

粒子群优化与生成网络（Particle Swarm Optimization Generative Network, PSO-GN）

PSO 与生成模型结合，通过粒子群优化来引导生成样本的多目标优化。PSO-GN 适合生成拓 扑优化方案，通过粒子群优化算法探索设计空间，逐步实现轻量化和结构强度的平衡。它在复杂设计需求下具有较好的搜索能力和效率。 

强化学习辅助变分自动编码器（RL-Aided VAE）

在 VAE 生成潜在空间的基础上，强化学习进一步优化设计，保证生成设计符合目标条件。在 CAE 中，RL-Aided VAE 可用于生 成符合多目标优化需求的拓扑结构，利用 VAE 生成的潜在特征，RL 提升设计的轻量化 和强度。适合用于具有特定形状或材料约束的 CAE 设计任务。