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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种快速寻优的智能优化算法-CN202011004817.8在审
发明人：边莉;车向前;贾宝柱;何辉;何万涛;郭延艳 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种快速寻优的智能优化算法，包括以下步骤：S1：建立待优化种群矩阵；S2：分别计算各个种群的误差值；S3：得到有序种群矩阵；S4：形成较优种群矩阵；S5：建立新种群矩阵并记录i个新种群；S6：新种群矩阵记录第i+1个新种群；S7：得到j个新种群并记录到新种群矩阵中；S8：全局随机选取m‑(i+j+1)个新种群并记录到新种群矩阵中，从而得到m行n列的新种群矩阵；S9：分别计算各个新种群的误差值本发明提供一种快速寻优的智能优化算法，通过选取误差值较小的种群进行优化计算，加快了运行速度，解决了目前智能优化算法的寻优效率比较低的问题。
一种快速智能优化算法

[发明专利]异构环境下云工作流虚拟机配置和任务调度协同优化方法-CN201911259960.9在审
发明人：谢毅;汪炜军 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构环境下云工作流虚拟机配置和任务调度协同优化方法，包括以下步骤：获取执行优化所需信息；计算任务的层次值；初始化当代种群；解码改进当代种群计算其适应度值；进行交叉操作生成新种群；对新种群进行变异操作；解码改进新种群计算其适应度值，由当代种群和新种群形成新的当代种群；直到满足终止条件输出执行优化结果。
环境工作流虚拟机配置任务调度协同优化方法

[发明专利]基于多种群遗传算法的能耗感知云工作流调度优化方法-CN201911261552.7有效
发明人：谢毅;汪炜军;林荣雪 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多种群遗传算法的能耗感知云工作流调度优化方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；计算任务层次值；基于层次初始化种群；采用FBID方法改进当代种群并计算适应度值；子种群间交流；每个子种群独立进化：进行基于二维拓扑排序的交叉和变异操作形成新子种群、采用FBID方法改进新子种群并计算适应度值、由当代子种群和新子种群形成新的当代子种群；直到满足终止条件输出调度优化方案。本发明考虑了能耗因素并采用多种群协同进化策略，能有效避免种群进入局部最优和早熟、加速收敛，从而提高了整个算法效率。
基于多种遗传算法能耗感知工作流调度优化方法

[发明专利]基于多解码智能算法的多模资源受限项目调度优化方法-CN201911261550.8在审
发明人：谢毅;汪炜军;孙鹤 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多解码智能算法的多模资源受限项目调度优化方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；判断是否存在可行方案；进行预处理；计算任务的静态排序值rank；初始化当代种群；采用动态关键任务优先调度的启发式解码进行个体更新；采用FBI&D方法改进当代种群；进行交叉变异操作形成新种群；对新种群采用多解码策略进行个体解码与更新；采用FBI&D方法改进新种群；由当代种群和新种群形成新的当代种群；直到满足进化终止条件输出调度优化结果
基于解码智能算法资源受限项目调度优化方法

[发明专利]基于图编码的组合逻辑电路的自动合成方法-CN200910061987.7无效
发明人：甘朝晖;史纲;尚涛;蒋旻;朱平平;蒋恋华 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2009-05-05 - 公布日： 2009-11-11 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：其方案是：用“有向图”表示组合逻辑电路，设定组合逻辑电路的真值表和最大循环次数，随机产生N个个体形成种群P，评估种群P中所有个体的性能，选亲和力高的n个个体形成临时种群P_S，对临时种群P_S克隆形成克隆种群P_C，对克隆种群P_C修改形成变异种群P_M，评估变异种群P_M，选出m个亲和力高的个体形成重选种群P_R，替换种群P中亲和力低的个体形成次新种群P_N，随机产生d个新个体替换次新种群P_N中亲和力低的个体形成新种群P_T；对新种群P_T按种群P的评估方法进行评估，依此循环，直到最大循环次数为止。
基于编码组合逻辑电路自动合成方法

[发明专利]一种基于“图”编码的模拟电路的自动合成方法-CN200810047985.8无效
发明人：甘朝晖;杨振坤;尚涛;余天佑;李高斌;蒋旻 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2008-06-12 - 公布日： 2008-11-05 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：自动合成步骤是：用“无向双连通多重图”表示模拟电路，设定模拟电路功能参数，随机产生N个个体以形成种群P，评估种群P中所有个体的性能，选亲和力高的n个个体形成临时种群P_S，对临时种群P_S克隆以形成克隆种群P_C，对克隆种群P_C修改以形成变异种群P_M，评估变异种群P_M，选出m个亲和力高的个体形成重选种群P_R，替换种群P中亲和力低的个体以形成次新种群P_N，随机产生d个新个体替换次新种群P_N中亲和力低的个体以形成新种群P_T；对新种群P_T按种群P的评估方法进行评估，依此循环，直到生成满足要求的模拟电路。
一种基于编码模拟电路自动合成方法

[发明专利]基于双层优化策略的并行机器调度方法及装置-CN202310399692.0在审
发明人：杨梦格;刘林冬;陈荣莹;李宜福;吴俊涛 -专利权人：中国科学技术大学;中国科学技术大学国际金融研究院;志邦家居股份有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：根据生产过程中的数据，确定内层适应度函数和外层适应度函数；初始化遗传参数，对染色体进行编码，生成初始种群；在不满足终止条件的情况下，基于内层优化策略，根据初始种群和内层适应度函数，生成内层新种群；基于外层优化策略，根据内层新种群和外层适应度函数，生成外层新种群；以及根据外层新种群和内层新种群，确定最优解，以实现根据最优解对机器进行调度。
基于双层优化策略并行机器调度方法装置

[发明专利]一种耦合遗传算法和神经网络的土壤污染物含量插值方法-CN202110525032.3有效
发明人：尹光彩;陶琳;陈幸玲;朱航海;何泽琛 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种耦合遗传算法和神经网络的土壤污染物含量插值方法，包括：场地采样，获取样本数据；对获取的样本数据进行预处理，获得初始种群数量N；判断初始生物种群数量N的值是否为1，是，则算法结束，用相关系数和RMSE检验RBM神经网络模型；否则，执行下一步骤；聚类分析，将样本数据和新个体数据分配到每个种群中，构建新种群；对每个种群实施遗传算法，产生新个体，获得待检验的新种群；对每个种群构建RBF神经网络模型，评价新个体的优劣，接收或拒绝新个体；更新整个生物群落，缩小种群数量N，并判断N值是否为1，是则算法结束，用相关系数和RMSE检验RBM神经网络模型。
一种耦合遗传算法神经网络土壤污染物含量方法

[发明专利]基于二维编码遗传算法的云工作流调度优化方法-CN201911261543.8在审
发明人：谢毅;林荣雪;张滟 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维编码遗传算法的云工作流调度优化方法，包括以下步骤：获取调度信息；计算任务层次值；基于层次和子任务数量初始化当代种群；进行进化：采用FBID和LDI方法改进当代种群并计算适应度值，进行基于偏好和二维拓扑排序的参数化均匀交叉操作形成新种群，对新种群进行变异操作，采用FBID和LDI方法改进新种群并计算适应度值，从当代种群和新种群中选出N个不同的个体形成新的当代种群，直到满足进化终止条件
基于二维编码遗传算法工作流调度优化方法

[发明专利]一种基于多策略的改进回溯搜索优化算法-CN201910749642.4在审
发明人：魏锋涛;史云鹏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多策略的改进回溯搜索优化算法，包括以下步骤：1.设置最大迭代次数及种群初始化，2.历史种群进行更新产生新的历史种群，并对新历史种群中的个体进行随机排序；3.融合变异策略，4.交叉操作形成交叉后的种群，5.基于模拟退火的小生境种群更新，生成的新的初始种群，6.比较交叉后的种群和生成的新的初始种群中个体的适应度值，保留适应度值小的个体并且记录当前最优解和最优个体，同时对生成的新的初始种群进行更新；7.本发明在保证种群的多样性的同时提高了算法的收敛速度。
种群迭代初始种群适应度最优解种群初始化交叉操作模拟退火随机排序一次迭代优化算法种群更新最优个体小生境更新回溯算法收敛搜索多样性输出返回融合保留记录改进保证

[发明专利]使用二维定长编码智能计算算法的云工作流调度优化方法-CN201911261557.X在审
发明人：单晓杭;王嘉梁;李研彪;叶必卿;张利;谢毅 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用二维定长编码智能计算算法的云工作流调度优化方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；计算任务的排序值rank；初始化当代种群并对其进行解码改进；进行交叉操作形成新种群；对新种群进行变异操作；对新种群进行解码改进；由当代种群和新种群形成新的当代种群；直到满足进化终止条件；输出调度优化方案。
使用二维定长编码智能计算算法工作流调度优化方法

[发明专利]一种基于遗传算法的土壤重金属含量空间插值方法-CN202010031083.6有效
发明人：尹光彩;宋小旺;陶琳;肖荣波;林亲铁;陈幸玲;吴雄 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的土壤重金属含量空间插值方法，包括：对土壤重金属观测点含量进行基因编码，采用k‑means聚类算法获取观测点聚类中心和初始种群；对种群内的个体两两配对，并确定配对个体px,py所产生新个体pnew的地理位置，获得新个体的土壤相关属性参数值；及对配对个体px,py实施基因交叉操作，产生新个体pnew，即已确定地理位置的重金属含量值；对新个体pnew实施基因变异操作得到新种群#imgabs0#并对新种群#imgabs1#进行适应性评价；在新种群内部发生更新迭代，对迭代后的新种群进行种群合并
一种基于遗传算法土壤重金属含量空间方法

[发明专利]一种基于改进差分进化的水库优化调度方法和系统-CN202211069009.9有效
发明人：莫莉;陶一陶;王永强 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进差分进化的水库优化调度方法和系统，其中方法包括：对个体进行立方混沌映射，得到包含多个个体的初始化种群；对初始化种群进行变异，将变异后的种群与初始化种群交叉，得到实验种群；分别计算初始化种群和实验种群中每个个体的适应度值，保留适应度值较大的个体，生成待更新种群；对待更新种群中的每个个体进行折射更新，得到折射种群，分别计算待更新种群和折射种群中每个个体的适应度值，保留适应度值较大的个体，生成新种群；将新种群作为初始化种群，直至达到最大迭代次数，计算最终的新种群中每个个体的适应度值，将适应度值最大的个体作为最终水库优化调度方案。
一种基于改进进化水库优化调度方法系统

[发明专利]一种磁悬浮列车速度曲线的节能优化方法-CN202110238940.4有效
发明人：刘湘黔;徐洪泽;田毅;袁志鹏;李鹏;栾瑾;刘先恺 -专利权人：北京交通大学;中车青岛四方机车车辆股份有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：该方法包括：设置磁悬浮列车速度的个体的初始种群及迭代条件限制；计算磁悬浮列车速度的种群中个体适应度值，利用最优个体和最差个体引导种群进化更新；计算进化后种群个体变异参数，产生新变异种群；利用新变异种群和原始种群混合形成新的混合种群；在混合种群中通过随机Q选择算法，选择磁悬浮列车速度的个体的最终的优质种群，获得磁悬浮列车速度曲线。本发明针对磁悬浮列车在线优化问题，在种群变异过程中利用小波变异增加种群多样性，为磁悬浮列车的在线速度曲线优化提供可靠快速的求解优化方案。
一种磁悬浮列车速度曲线节能优化方法

[发明专利]基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置-CN202211726628.0在审
发明人：王飚;赵微微;何永强;李峰;田堃;王富涛 -专利权人：广东中发恒翰科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置，包括：建立多目标优化问题模型；基于多目标优化问题模型，对父代种群个体初始化，测量出种群每个个体的目标函数，并计算虚拟适应度；生成子代种群，并测出该种群个体的目标函数和虚拟适应度，将父代与子代合并，并采用精英保留策略，获得新种群；将新种群与存档合并，并采用精英保留策略，获得外部存档；对新种群执行快速非支配排序，获取个体Pareto等级，计算相同等级的拥挤距离，进而获得新种群，开始迭代
基于多目标量子遗传纳米节能控制方法相关装置

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