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[发明专利]用于多目标进化特征选择算法的自适应种群初始化方法和存储设备-CN202110856379.6在审
发明人：徐航;闻辉;林元模;许荣斌;严涛;黄淋云 -专利权人：莆田学院
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及算法优化技术领域，特别涉及用于多目标进化特征选择算法的自适应种群初始化方法和存储设备。所述用于多目标进化特征选择算法的自适应种群初始化方法，包括步骤：创建一个n行d列的零矩阵M；比较特征维度和种群规模间的大小，若特征维度大于种群规模，则进行自适应初始化的初始解数量K，根据种群规模和特征维度的比值计算需要进行自适应初始化的初始解子集在目标空间内的子种群分布对称轴H，对零矩阵M所代表的初始解集合中的前K行初始解向量以H为对称轴进行自适应采样，结束种群初始化。通过以上方法，采用自适应种群初始化机制生成的初始解集合能够覆盖更大范围的特征空间，在搜索的过程中天然就占据着广度上的优势。
用于多目标进化特征选择算法自适应种群初始化方法存储设备

[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]一种螺旋桨翼型的设计方法及终端设备-CN201910792521.8在审
发明人：张海浪 -专利权人：深圳市道通智能航空技术有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种螺旋桨翼型的设计方法及终端设备，其中，所述方法包括：获取螺旋桨翼型的设计变量和目标函数；根据所述设计变量以及所述目标函数，建立所述螺旋桨翼型的优化模型和适应度函数；根据所述优化模型生成N个初始种群，其中，N为大于等于2的正整数；随机初始化N个所述初始种群，以获取N个初始化种群，其中，每个所述初始化种群包括若干个体，所述个体为所述设计变量映射成的设计方案数据；根据所述适应度函数计算N个所述初始化种群中每个个体对应的适应度值；若所述适应度值超过适应度阈值，则输出所述初始化种群中适应度值最高的个体所对应的设计方案数据。
初始化适应度设计变量种群螺旋桨翼型设计方案数据适应度函数初始种群目标函数优化模型随机初始化终端设备正整数映射输出

[发明专利]基于神经进化的物联网拓扑结构生成方法-CN202210801794.6有效
发明人：邱铁;张立地;穆朝絮;陈宁;张松伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经进化的物联网拓扑结构生成方法，通过对物联网拓扑结构中所有个体形成的种群初始化处理，得到初始化种群，在初始化种群内各初始化个体的通信范围内随机添加一个全连接motif，令全连接motif中的任一节点与对应初始化个体内初始节点建立连接，以建立连接后的各初始化个体为第一代种群的待生长个体，令所有待生长个体进行个体生长后形成候选种群，再对候选种群内的各个体做模拟恶意攻击，计算各生长后个体的鲁棒性指标，以鲁棒性指标筛选出候选种群的下一代种群，直到将基于需求节点数量筛选得到的个体作为最优个体，将该最优个体作为所需要鲁棒的物联网拓扑结构，实现了通过增加网络拓扑中motif数量提高物联网拓扑结构的鲁棒性。
基于神经进化联网拓扑结构生成方法

[发明专利]基于全局和局部代理辅助的粒子群算法的优化方法及应用-CN202110462862.6在审
发明人：胡晓敏;苏文伟;李敏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：针对现有的优化算法计算开销大的问题，本发明提供一种基于全局和局部代理辅助的粒子群算法的优化方法及应用，包括：对整个种群进行初始化，得到初始化种群；使用目标函数对所述初始化种群中每个个体进行真实评估，并将所述初始化种群和所述初始化种群中每个个体的适应度值直接保存到数据库
基于全局局部代理辅助粒子算法优化方法应用

[发明专利]基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法-CN201810228833.1在审
发明人：慕彩红;刘逸;陈维柱;刘敬;张丹;白静;缑水平;侯彪;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-20 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法，其步骤为：(1)构建用户物品评分矩阵；(2)设定参数；(3)设置子种群的个体数；(4)初始化大于度阈值子种群；(5)初始化小于度阈值子种群；(6)初始化无度阈值子种群；(7)生成临时种群；(8)生成过渡种群中大于度阈值子种群；(9)生成过渡种群中小于度阈值子种群；(10)生成过渡种群中无度阈值子种群；(11)计算信息核个体的推荐精度；(12)生成子代种群(13)更新父代种群；(14)判断迭代次数是否为100次；(15)完成信息核构建；(16)进行协同过滤推荐。本发明具有推荐精度高的优点。
子种群构建过渡种群初始化种群进化协同计算信息临时种群评分矩阵完成信息协同过滤用户物品子代种群迭代父代更新

[发明专利]一种基于协同进化粒子群算法求解多任务问题-CN201610032835.4在审
发明人：倪志伟;程美英;朱旭辉;倪丽萍;伍章俊 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-01-18 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协同进化粒子群算法求解多任务问题，其特征是按如下步骤进行：步骤1、种群初始化；步骤2、划分种群；步骤3、初始化各子种群中粒子的位置和速度；步骤4、初始化各子种群中粒子自身最优解及粒子自身最优位置；步骤5、初始化各子种群公告板上全局最优解及全局最优位置；步骤6、执行基本粒子群算法；步骤7、执行竞争操作；步骤8、执行协作操作；步骤9、更新各子种群粒子自身最优解及粒子自身最优位置；步骤10、更新各子种群全局最优解及全局最优位置；步骤11、循环步骤；步骤12：输出各子种群的全局最优解。本发明通过子种群之间的相互竞争协作，能同时求解多个不同的优化问题，从而满足解决实际问题的需要。
一种基于协同进化粒子算法求解任务问题

[发明专利]一种基于指标和方向向量相结合的多目标优化方法及系统-CN201710154726.4在审
发明人：骆剑平;杨芸 -专利权人：深圳大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于指标和方向向量相结合的多目标优化方法及系统，方法包括将方向向量、进化种群、理想点向量进行初始化；根据初始化的进化种群生成新个体；将新个体与初始化进化种群进行合并，获取合并后进化种群中所有的非支配解，对合并后进化种群进行迭代直至合并后进化种群中非支配解的个数与初始化的进化种群的大小相等，并输出迭代后的进化种群所对应的解。
一种基于指标方向向量相结合多目标优化方法系统

[发明专利]异常监测模型的训练、异常监测方法及电子设备-CN202210906675.7在审
发明人：罗子璇;王喜民;黄勇 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，具体涉及异常监测模型的训练、异常检测方法及电子设备，该训练方法包括获取用于训练异常监测模型的待优化参数；利用混沌映射对所述待优化参数进行初始化，得到初始化种群；基于当前优化迭代次数调整当前优化权重，所述当前优化权重与所述当前优化迭代次数正相关；根据所述当前优化权重对所述初始化种群进行优化，确定目标优化参数；基于所述目标优化参数对所述异常监测模型进行训练，确定目标异常监测模型。采用混沌映射的方式生成初始化种群，同时引入与当前优化迭代次数正相关的当前优化权重，并利用该当前优化权重对初始化种群进行优化，能够避免模型陷入局部最优，可提高异常监测模型的预测精度以及迭代速度。
异常监测模型训练方法电子设备

[发明专利]一种基于分类模型和回归模型协同的进化优化方法及系统-CN202310751685.2在审
发明人：胡晓敏;王炳海;张灵;李敏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于分类模型和回归模型协同的进化优化方法及系统，该方法包括：根据工程问题的特征，构建相关的优化函数和目标函数；采用拉丁超立方采样方法对种群进行初始化；采用目标函数对初始化种群个体进行评估；若所述初始化种群个体的目标值与约束值的数量小于种群大小，则进行可行区域搜索，否则，进行约束Pareto前沿搜索；根据所述子代种群的预测值或者所述新种群中的个体的目标值与预测值得到可行非支配解集并输出。该系统包括：建模模块，初始化模块，评估模块，可行域搜索模块，约束Pareto前沿搜索模块，输出模块。本发明能够在很大程度上减少函数评估的次数，并找到满足所有约束的解决方案。
一种基于分类模型回归协同进化优化方法系统

[发明专利]一种考虑时间满意度的编组站取送车方法-CN202110878491.X有效
发明人：户佐安;怡智航;付锐意 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑时间满意度的编组站取送车方法，首先对编组站取送车作业进行编码，并以每项取送车为单独批次进行种群初始化，然后计算初始化种群的目标函数，并利用非支配排序遗传算法对初始化后的种群进行处理，得到新的种群；然后将得到的新的种群与初始化后的种群进行合并得到混合种群，并利用非支配排序遗传算法提取其中的多个种群作为下一代种群；最后判断下一代种群是否满足迭代终止条件，不满足则重复计算直至输出最优种群本方案可较好地同时满足铁路运营企与货主两方主体的需求，在保证铁路运输服务成本低的优势下，进一步提高运输服务质量，以更好地推进铁路货运市场化改革，使铁路更好地融入整个社会物流多式联运体系中。
一种考虑时间满意编组站取送车方法

[发明专利]一种无线数据中心网络分布式路由管理系统-CN202310514030.3在审
发明人：伊雯雯;王喜;罗颖 -专利权人：苏州工业职业技术学院
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明涉及无线数据中心网络技术领域，公开了一种无线数据中心网络分布式路由管理系统，包括：资源调度表构建模块101，其用于构建资源调度表；初始化种群模块102，其用于随机生成符合构建资源调度表的约束条件的多个个体组成初始化种群；适应度函数构建模块103，其用于构建适应度计算模型，适应度计算模型用于计算个体的适应度值；初始化种群交配模块104，其用于对初始化种群进行交配处理；资源调度表终止模块105，其用于从更新后的初始化种群中选择适应度最大的个体来解码生成路由器管理策略
一种无线数据中心网络分布式路由管理系统

[发明专利]一种基于鲸鱼算法的动态多目标社团检测方法-CN202211598102.9在审
发明人：陈国强;周宏基;彭文博;戴桃运 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明涉及目标社团检测技术领域，具体涉及一种基于鲸鱼算法的动态多目标社团检测方法，该方法包括：对动态网络进行初始社团划分以得到初始化种群，构建目标函数对初始化种群评估得到当前的最优解；利用鲸鱼算法对初始化种群内个体位置进行迭代更新，对每次迭代更新后的种群评估更新最优解得到更新最优解；以预设次数的迭代更新作为一个迭代周期，每个迭代周期后计算种群间共识，并将种群间共识插入到种群中参与下次迭代，直至达到停止条件后停止迭代并获取种群内共识
一种基于鲸鱼算法动态多目标社团检测方法

[发明专利]一种考虑随机设备故障的绿色作业车间调度方法-CN202211416455.2有效
发明人：吴自高;慈铁军;陆永健;薛凯文 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2022-11-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑随机设备故障的绿色作业车间调度方法，通过设置初始化参数；生成初始化种群并对初始化的种群进行评价；将评价后的种群进行交叉、变异操作生成临时种群，并将评价后的种群和临时种群合并生成合并种群；按期望最大完工时间和期望总能耗目标对合并种群进行非支配排序，更新评价后种群；最终判断评价后种群是否达到最大进化代数，若评价后种群达到最大进化代数，则返回最终的非支配解集。
一种考虑随机设备故障绿色作业车间调度方法

[发明专利]一种基于DQN的智能体训练方法-CN202111334941.5在审
发明人：曹子建;贾浩文;傅妍芳;容晓峰;杜志强;王振雨;李骁;李建 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DQN的智能体训练方法，包括：随机初始化DQN网络的网络参数，得到若干初始DQN网络；将每个初始DQN网络的所有网络参数，映射得到一个个体，所有个体构成初始种群；对初始种群进行差分演化操作，得到新一代网络参数种群，并将新一代网络参数种群作为下一代的初始种群重复差分演化操作，直至达到预设的演化条件，得到最终网络参数种群；利用预设的适应度函数对最终网络参数种群中每个个体进行评价，输出最优个体的信息；根据最优个体的信息初始化DQN网络的网络参数；对参数初始化的DQN网络进行训练，得到智能体。
一种基于 dqn 智能训练方法

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