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[发明专利]用于具有退化的系统的序列优化过程-CN202180086002.5在审
发明人： D·哈吉纳尔;M·博茨;P·苏斯;K-H·库弗 -专利权人：巴斯夫欧洲公司;弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：本发明一般涉及系统优化过程。为了改进用于生成化学混合物的配方概况的系统优化过程，提供了一种方法，包括以下步骤：a)经由输入通道提供(110)用于对化学混合物建模的系统模型，该系统模型将一组设计参数与代表化学混合物的设计特征的多个目标参数相关联，其中该组设计参数包括具有两种或更多种成分的化学混合物配方，并且多个目标参数包括化学混合物的两种或更多种物理化学特性；b)经由输入通道定义(120)一组主要优化目标参数，其中该组主要优化目标参数包括化学混合物的一种或更多种基本物理化学特性；c)由处理器通过将指定值分配给该组设计参数来探索多个设计配置，从而对系统模型执行(130)多目标优化过程，使得该组主要优化目标参数满足在一组定义的约束下指定的系统要求和设计目标，其中设计参数中的至少一个设计参数的范围受到该组定义的约束限制；d)由处理器确定(140)多目标优化过程是否产生退化的多目标优化设计；e)如果确定多目标优化过程产生退化的多目标优化设计，则由处理器使用该组主要优化目标参数和至少一个次要优化目标参数对系统模型执行(150)进一步的多目标优化过程，以提供多目标优化设计，其中，该至少一个次要优化目标参数包括化学混合物的一种或更多种可选的物理化学特性；以及f)经由输出通道提供(160)多目标优化设计，该多目标优化设计包括优选可用于化学混合物的生产的配方概况。
用于具有退化系统序列优化过程

[发明专利]动力系架构设计工具-CN202180064454.3在审
发明人： G·威廉姆斯 -专利权人：卡特彼勒公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：提供了一种被配置成设计动力系的计算机实施的设计工具。设计工具使用输入文件和通用动力系部件库，输入文件包括要设计的动力系的架构选择约束和负载要求。通用动力系部件库包括动力系部件的可配置模型。设计工具基于输入文件和通用动力系部件库生成候选动力系架构。设计工具还为每个候选动力系架构中的部件中的每一个生成候选参数。设计工具被配置成针对每个候选动力系架构计算优化的部件参数。然后，设计工具基于所评价的候选动力系架构输出优化的动力系架构。
力系架构设计工具

[发明专利]一种不确定环境下的无人机集群协同目标分配设计方法-CN202110239132.X有效
发明人：张丹萌;文梁栋;肖息;甄子洋;陆晓安;李亚楠;江驹 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种不确定环境下的无人机集群协同目标分配设计方法，具体为：针对无人机集群运动环境复杂不确定性强的特性，将无人机集群协同目标分配问题抽象为优化问题，建立协同目标分配的目标函数；基于权重自适应的方法评估目标对无人机的威胁值；建立导弹理想杀伤概率模型，并采用复合辛普森法求解导弹理想杀伤概率；结合模拟退火方法，采用自适应多目标优化算法SA‑NSGAⅢ求解协同目标分配的目标函数，从而得到无人机集群协同目标攻击方案。本发明设计的基于自适应SA‑NSGAⅢ算法的目标分配方法能够较好地适应环境的不确定性和对实时性的要求，同时得出合理的攻击方案。
一种不确定环境无人机集群协同目标分配设计方法

[发明专利]一种基于粒子群算法的货物采购及拼船/车运输方法-CN201610127163.5有效
发明人：肖文涛;刘志玲;王辉;杨柳;王乐林;徐倩 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司抚顺石油化工研究院
申请日： 2016-03-07 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群算法的货物采购及拼船/车运输方法，包括如下步骤：S1：获取货物采购及运输需求相关数据；S2：设定粒子群中个体的货物采购及运输的染色体编码方案，设定染色体基因信息；S3：配置粒子群算法参数；S4：随机生成初始粒子群，包括位置群与速度群；S5：解读粒子群中所有个体的染色体基因信息，生成采购‑拼船/车运输配送方案，并计算粒子群中个体的适应值；S6：记录个体历史最优方案与群体历史最优方案，更新群中各粒子个体的速度与位置；S7：判断是否满足终止条件，如果不满足则返回S5，如此循环直至满足终止条件，如果满足则优化结束输出最优方案。
一种基于粒子算法货物采购运输方法

[发明专利]一种基于正弦余弦算法的大规模电动汽车充放电多目标优化方法-CN201611009937.0有效
发明人：杨隽;李邦源;鲁贵海;张春辉;胡云;施正德;李芳方;杜林强;王天宇;崔勇 -专利权人：云南电网有限责任公司玉溪供电局
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：本申请揭露一种基于正弦余弦算法(sine cosine algorithm，SCA)的大规模电动汽车充放电多目标优化方法，该方法通过相似分群的方法将大规模电动汽车进行分群归类，使用SCA算法进行电动汽车群体充放电策略的制定，以实现电网侧削峰填谷、用户侧充电费用最小的目标。另外，所采用的正弦余弦算法是一种较新的智能算法，相比于经典的遗传算法(Genetic Algorithm，GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)等，具有收敛速度更快，全局收敛性更强等特点，从而使电动汽车充放电计划制定地更为合理。
一种基于正弦余弦算法大规模电动汽车放电多目标优化方法

[发明专利]一种基于模拟退火算法的人机焊接工时预测方法-CN201611158039.1有效
发明人：杨露霞;祁艳艳;姚杰 -专利权人：重庆川仪自动化股份有限公司
申请日： 2016-12-15 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F111/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模拟退火算法的人机焊接工时预测方法，其包括步骤基于历史焊接工时数据建立不同口径规格流量仪表不同等级作业人员的历史焊接工时数据库；预设退火策略并结合模拟退火算法对历史焊接工时数据进行训练和聚类分析，得到基于流量仪表口径规格聚类的不同等级作业人员的平均工时矩阵；根据被预测流量仪表的实时焊接工时数据来修正模拟退火算法预测的平均工时矩阵，得到所述被预测流量仪表的最优预测焊接工时。本发明的预测方法利用这些聚类后的相似样本经过训练后得到基于聚类分析的工时预测模型，将待预测仪表的口径参数信息作为模型的输入参数，工时作为模型输出，从而得到待预测仪表的预测工时。
一种基于模拟退火算法人机焊接工时预测方法

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