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[发明专利]炼油生产中控制变量的确定方法-CN202211476054.6在审
发明人：李灵;刘自鹏;潘卓夫;陈俊名;马裕城;项俊霖;王梦龙;蓝开璇;李家鑫 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本申请适用于工业变量优化技术领域，提供了一种炼油生产中控制变量的确定方法，通过确定目标变量和控制变量，从控制变量中确定关键控制变量；基于多重变异系法数提取关键控制变量的稳态数据；生成关键控制变量对应的初始父代种群；让初始父代种群中的个体变异生成中间代变异种群；重置超出预设边界的中间代变异种群中的个体的维度值；中间代变异种群的父代种群和中间代变异种群中的个体交叉，得到第一和第二变异种群；根据中间代变异种群的父代种群、第一和第二变异种群，生成中间代父代种群；若种群进化满足进化终止条件，则将种群中最优个体作为关键控制变量的值。
炼油生产控制变量确定方法

[发明专利]基于遗传算法的变异规则补充方法及装置-CN202111020713.0在审
发明人：文弘扬;熊小庆;王睿;周朝信 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的变异规则补充方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取原始变异规则种群，其中，所述原始变异规则种群包括：多个变异规则以及每个变异规则各自的预设执行状态；根据所述变异规则进行变异测试，得到每个所述变异规则各自的真实执行状态；根据适应度对所述原始变异规则种群中的变异规则进行筛选，得到筛选后的变异规则种群；进行遗传交叉，得到遗传交叉产生的变异规则；进行遗传变异，得到遗传变异产生的变异规则；将产生的变异规则加入到所述筛选后的变异规则种群中，得到遗传交叉变异后的变异规则种群。本发明有助于提高变异测试的充分性和完整性。
基于遗传算法变异规则补充方法装置

[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]一种高效电路拓扑结构进化方法及其系统-CN201910260091.5在审
发明人：谭洪舟;王嘉奇;曾衍瀚;陈熙衡;方魏 -专利权人：佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：将电路结构转化成初始种群，客户端对初始种群进行选择和交叉操作后，随机将一个染色体设置为待变异染色体，对待变异染色体进行复制后组成复制种群，并对复制种群进行变异操作，将变异后适应度值最大的变异染色体保留在初始种群中，对初始种群迭代操作完成后获取适应度值最大的染色体得出对应的电路结构。大大加快了变异的效率，并且加快了收敛的速度，快速准确地得出最有的电路结构。
染色体初始种群电路结构高效电路拓扑结构复制适应度种群进化变异操作迭代操作交叉操作客户端收敛保留转化

[发明专利]一种基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法-CN201810762887.6有效
发明人：周晓根;张贵军;彭春祥;胡俊;刘俊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：一种基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法，首先，将整个种群划分成多个规模相等的子种群；然后，针对第一个子种群，从其余不同的子种群中选择构象进行变异；针对第二个子种群，选择目标构象所在的子种群中的最优构象以及其余子种群中的构象进行变异；针对第三个子种群，选择整个种群中的最优构象以及其余子种群中的构象进行变异；针对其余子种群，从目标构象所在的子种群中以及其余子种群中选择构象进行变异；最后，根据玻尔兹曼概率对测试构象进行更新。本发明提供一种预测精度和搜索效率均较高的基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法。
一种基于种群协同进化蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于多种群协同进化的变异测试数据生成方法-CN201811480651.X有效
发明人：党向盈;巩敦卫;姚香娟;鲍蓉;申坤 -专利权人：徐州工程学院
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于多种群协同进化的变异测试数据生成方法，目的是针对难杀死的变异体，采用多种群协同进化遗传算法生成测试数据时，根据种群进化提供的信息，逐渐的缩减搜索域，以提高生成变异测试数据的效率。首先，基于变异语句的可达难度和涉及程序输入变量个数等指标，确定难杀死变异体；然后，建立基于路径覆盖约束的变异测试数据生成问题的数学模型，最后，针对难杀死变异体，采用多种群协同进化遗传算法，基于种群进化提供的信息，确定搜索域缩减的时机和策略，动态缩减搜索域，快速准确的生成变异测试数据。
一种基于多种协同进化变异测试数据生成方法

[发明专利]一种应用于滑坡风险因子选取的变异方法及装置-CN201710292792.8在审
发明人：刘瑞;李龙 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了应用于滑坡风险因子选取的变异方法及装置，所述方法包括初始种群获得步骤获得预测精度已进行升序或降序排列的初始种群；调节因子变异步骤当初始种群按照预测精度降序排列时，采用变异个数递增的方式设置每个个体中调节因子的变异个数；当初始种群按照预测精度升序排列时，采用变异个数递减的方式设置每个个体中调节因子的变异个数。通过该方法进行因子变异，能更快地获取更高的滑坡风险测定精度。
一种应用于滑坡风险因子选取变异方法装置

[发明专利]一种牵引网智能重构自愈方法及系统-CN202111258331.1有效
发明人：葛海波;眭浩渺;郭华;彭绿萍 -专利权人：成都交大许继电气有限责任公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H02H3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种牵引网智能重构自愈方法及系统，根据牵引网开关拓扑结构将所有开关按顺序排列，并得到开关连接矩阵和区间关联开关矩阵；对牵引网所有开关进行编码并生成初始种群；利用遗传算法对初始种群进行交叉变异，得到变异种群；采用广度优先的图论搜索算法计算变异种群内每个个体的适配度；利用自然选择进行优胜劣汰，不断更新变异种群且保持变异种群的个体数不变；从变异种群中选择适配度最高的个体生成最优供电方案，并与重构前开关状态相比较
一种牵引智能自愈方法系统

[发明专利]基于改进差分进化算法的电力系统网损最小无功优化方法-CN202011474778.8在审
发明人：黄川;薛思萌;钟栗广;蒋和军;白挺玮;闫春生;张幼明;许小鹏;王畅;杨璐羽;王达;刘丹 -专利权人：辽宁电能发展股份有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： H02J3/18 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进差分进化算法的电力系统网损最小无功优化方法，步骤为：将分布式电源接入电网中；建立电力系统无功优化的数学模型；初始化种群，设置参数；对初始种群中的每个个体进行变异操作，根据变异策略以及变异放缩因子，得到变异种群；将变异种群与父辈种群进行交叉操作，得到试验种群；分别对试验种群和父辈种群中每个个体的基因进行潮流计算，根据目标函数计算个体适应度；按照选择策略，将试验种群与父辈种群个体的适应度进行比较，
基于改进进化算法电力系统最小无功优化方法

[发明专利]一种基于改进自适应遗传算法的配电网故障区间定位方法-CN202210719175.2在审
发明人：刘锐;何明眉;王钢;彭余;任军;邱思语;龙耀;余东峰;李骁睿;曹庆;喻健 -专利权人：国网四川省电力公司乐山供电公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进自适应遗传算法的配电网故障区间定位方法，涉及配电网故障区间定位，步骤如下：对故障电流编码；对种群初始化，得到初始化种群；根据上述故障电流编码，建立并计算适应度函数；选择初始化种群中的部分个体，得到选择种群；根据选择种群的多样性和个体适应度，建立调整系数；根据上述个体适应度值和调整系数，得到调整后的自适应交叉概率和自适应变异概率；将上述选择种群中的个体按自适应交叉概率和自适应变异概率分别进行交叉和变异；从经过上述变异操作的选择种群中选择优秀的变异个体，得到新种群；判断上述新种群是否收敛，若是，则解码，得到定位区间；若不是，则重新计算新种群的适应度值，并依次执行以上步骤。
一种基于改进自适应遗传算法配电网故障区间定位方法

[发明专利]一种模型压缩方法及装置-CN201910480533.7有效
发明人：詹金波;徐倩;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明涉及金融科技领域，并公开了一种模型压缩方法及装置，方法包括：获取父代模型；对父代模型进行变异操作，得到初始子代种群；将初始子代种群作为迭代种群，根据迭代种群的每个变异模型的适应性函数值确定迭代子群；将迭代子群中的每个变异模型进行变异操作，得到迭代后代；将迭代后代和迭代子群作为迭代种群重复进行迭代，直至满足迭代终止条件，适应性函数值是根据变异模型的模型规模、变异模型的模型计算时间以及变异模型的模型性能确定的；根据迭代终止时的迭代后代中每个变异模型的适应性函数值确定目标子代模型。
一种模型压缩方法装置

[发明专利]基于遗传算法的彩色图像保存缩略图加密算法-CN202010812431.3在审
发明人：柴秀丽;王音景;付江豫;田野;甘志华;路杨 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-08-13 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：该算法包括：步骤1、对彩色图像P进行种群初始化处理，得到若干个初始种群；步骤2、生成5组伪随机序列D、E、F、H和I；步骤3、采用D选择交叉对象，采用E选择交叉点，对交叉对进行交叉操作，得到新的染色体序列A′；步骤4、采用F从A′中选择变异染色体，采用H选择变异基因位置，对变异染色体逐个变异，直至种群内所有染色体均完成变异得到新的种群；步骤5、对新的种群迭代执行步骤2至步骤4，直至完成T轮，结束当前种群的进化；继续下一个种群，执行步骤2至步骤5，直至完成所有种群的进化；步骤6、对完成进化的种群的染色体进行解码，结合通道信息生成彩色密文。
基于遗传算法彩色图像保存缩略图加密算法

[发明专利]一种自适应局部搜索的柔性车间生产调度方法-CN202210572539.9在审
发明人：程正涛;张涛;邢亚鑫;窦恒山;孙玉强 -专利权人：北京沛元科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种自适应局部搜索的柔性车间生产调度方法，包括如下步骤：S1、获取车间加工信息，进行初始化种群，产生初始解；S2、对步骤S1中获得初始种群采用插入法进行解码，产生可执行调度方案；S3、判断步骤S2中种群迭代是否完成；S4、根据步骤S3的判定结果对未触发终止条件的种群进行筛选；S5、对步骤S4中筛选后的种群，采用自适应变尺度变异方法优化种群，在所述自适应变尺度变异方法中，采取交叉和自适应的计算变异模式数量和变异概率更新种群，获得新的子代种群；S6、合并步骤S4中筛选后的种群和步骤S5中获得的子代作为新的种群，进入下一个迭代。
一种自适应局部搜索柔性车间生产调度方法

[发明专利]一种考虑水环境因子变异的物种长期生存能力评估方法-CN202310334581.1有效
发明人：韩瑞;赵楠;杨红义;段亚飞;赵晓辉;曾利;陈东 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑水环境因子变异的物种长期生存能力评估方法，包括：建立水电开发前天然河流水环境模型；建立水电开发后水库‑河流系统水环境模型；水环境模型结果验证；关键环境因子选取及环境因子变异度计算；建立基于水环境因子变异的目标物种种群动态模型；目标物种种群动态及长期生存能力评估。本发明针对水电开发等人类活动对水生脊椎生物影响存在累积性、持续性等特点，建立水环境模型，模拟水电开发前后环境因子的变化规律，识别水电开发对环境因子影响变异度，建立基于水环境因子变异的目标物种种群动态模型，考虑了目标物种对环境因子变异在种群动态层面的响应，实现了对变化环境中目标物种种群数量动态的长期预测。
一种考虑水环境因子变异物种长期生存能力评估方法

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201911336654.0在审
发明人：范慧婷;卢亿雷 -专利权人：恩亿科（北京）数据科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取需要调整的m个参数对应的初始化种群，其中所述初始化种群包括λ个个体，每个个体包括m个参数对应的初始值，其中m为正整数；对所述初始化种群进行迭代处理，得到λ个最优个体；计算所述最优个体的变异概率；根据所述变异概率，对至少一个最优个体中至少一个参数执行变异操作，得到变异操作所产生的新的种群；从变异操作所产生的新的种群中，选择一个符合预设的最优选择策略个体，确定m个参数对应的参数值。
数据处理方法装置

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