[发明专利]基于聚类的进化算法进行多目标批调度优化的方法和系统有效
| 申请号： | 201911133581.5 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110909787B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 贾兆红;钱思源;唐俊 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06F18/24;G06N3/126;G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 张祥 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于聚类的进化算法进行多目标批调度优化的方法，S1：初始化种群规模N、最大迭代次数MaxIteration和重组配对概率S，以及种群P、帕累托解集A，迭代次数t＝1；S2：利用解码规则和局部优化计算种群目标值；S3：对目标值进行聚类；S4：基于聚类结果对种群P执行交叉变异生成子代种群Q，计算子代种群Q的目标值；S5：更新集合A，执行选择操作更新种群P，基于更新后的种群P更新重组配对概率S；S6：如果t＜MaxIteration，t＝t+1，跳转至S2，否则输出集合A。本发明还提供了用于多目标批调度的系统，本发明提供的基于聚类的进化算法进行多目标批调度优化的方法和系统的优点在于：为生产过程中的批调度问题提供了可靠的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 进化 算法 进行 多目标 调度 优化 方法 系统 | ||
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- 一种仿生优化K平均聚类的大洋钻采协同数据补偿方法-202310801004.9
- 谭亮;黄金锋;王兴众;秦瀚钦;寇兴华 - 中国舰船研究设计中心
- 2023-06-30 - 2023-10-13 - G06F18/23213
- 本发明公开了一种仿生优化K平均聚类的大洋钻采协同数据补偿方法，包括以下步骤：1)采集海上钻采作业协同数据，包括钻采作业过程中的钻井船、钻采系统、动力定位系统、水下机器人系统在内的输出信息；2)将采集获得的海上钻采作业协同数据作为不完全数据集A，将A沿时间维度分成若干组，计算各组中缺失数据属性的均值，利用组内完全样本的属性均值填充缺失数据的属性值，形成初始完全数据集；3)设初始化聚类中心个数为k；4)基于改进的布谷鸟搜索仿生算法的聚类分析缺失数据；5)使用完整数据集作为补偿后的钻采作业协同数据。本发明使用的聚类方法解决现有聚类结果容易陷入局部最优的问题，提升了缺失值填补数据的准确度。
- 数据的聚类方法和装置、存储介质及电子设备-202310718145.4
- 赵洪祥;尹德帅;卞增斌;李娜 - 青岛海尔科技有限公司;海尔优家智能科技（北京）有限公司;海尔智家股份有限公司
- 2023-06-15 - 2023-10-13 - G06F18/23213
- 本申请公开了一种数据的聚类方法和装置、存储介质及电子设备，涉及智慧家庭技术领域，该数据的聚类方法包括：获取异常数据集合中的每个异常数据与初始聚类中心的第一距离；根据所述第一距离确定所述每个异常数据允许作为聚类中心的概率，并根据所述概率确定多个目标异常数据为所述异常数据集合中的第一聚类中心，其中，所述异常数据集合包括：所述多个目标异常数据；确定剩余异常数据与每个第一聚类中心的第二距离，并根据所述第二距离对所述剩余异常数据进行聚类，其中，所述剩余异常数据为所述异常数据集合中除所述多个目标异常数据之外的数据。
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