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[发明专利]基于精英竞争策略的桥梁维护多目标优化方法及系统-CN202011288657.4在审
发明人：赵晶;曲相宇 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本公开提供了一种了基于精英竞争策略的桥梁维护多目标优化方法及系统，所述方案以多目标粒子群优化算法为基础，在桥梁维护多目标优化求解过程中引入跨代精英竞争引导机制和高效精英引导机制，利用上一代和当代的精英粒子来指导粒子的学习，同时加入了新的引导方向，利用基于全局多样性的高效精英引导粒子，兼顾了粒子的收敛性和多样性；使得桥梁维护多目标优化进化过程中具有更快的收敛速度和更高的处理效率。
基于精英竞争策略桥梁维护多目标优化方法系统

[发明专利]应用于图像压缩的图像矢量量化的邻域粒子对优化方法-CN200910188681.8有效
发明人：纪震;储颖;周家锐 -专利权人：深圳大学
申请日： 2009-12-08 - 公布日： 2010-05-19 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用于图像压缩的图像矢量量化的邻域粒子对优化方法，包括：从训练矢量中随机选取码字构成初始码书，每本码书由一个粒子代表，随机选取两个粒子构成初始粒子对，每个粒子在每次迭代中分别调用权重PSO算法进行速度更新、位置更新操作以及调用K-means算法进行聚类操作，总计进行迭代代数为genmax次的粒子对迭代运算；在第j次粒子对迭代运算中，胜出的粒子命名为第j代精英粒子，在该第j代精英粒子的邻域中随机选择某一矢量作为邻域粒子，与该第j代精英粒子共同构成第j代邻域粒子对；当j＝genmax时，该精英粒子为第genmax代精英粒子，为所述邻域粒子对优化方法的求解。
应用于图像压缩矢量量化邻域粒子优化方法

[发明专利]一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法-CN201811221492.1在审
发明人：周登极;张会生;马世喜;韦婷婷;肖旺;关睿;徐明;沈登海 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合模拟退火和粒子群的最优化算法，涉及最优化算法技术领域，包括步骤1、利用模拟退火算法进行M次迭代寻优，实施M次模拟退火过程，得到M个解；步骤2、针对从所述步骤1中获得的所述M个解，实施精英粒子挑选策略，从所述M个解中选出N个精英粒子，将N个所述精英粒子的位置作为下一阶段算法的初始解；步骤3、以N个所述精英粒子作为初始粒子，通过粒子群算法进行精确搜索；步骤4、判断所述步骤3中的所述粒子群算法是否收敛，是否符合迭代终止条件，若符合所述迭代终止条件，迭代结束，并输出全局最优粒子的相关参数。
精英粒子最优化算法模拟退火迭代终止条件粒子群算法粒子群搜索模拟退火算法初始粒子迭代结束迭代寻优阶段算法全局搜索全局最优相关参数优化问题初始解分阶段求解算法粒子收敛输出优化

[发明专利]一种双环境粒子群优化方法和系统-CN202110008263.7在审
发明人：张军旗;刘欢;卢烨昊;王成;康琦;臧笛;刘春梅 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-01-05 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种双环境粒子群优化方法，具体为：S1、获取环境适应值，建立粒子优化模型；S2、初始化粒子群算法的预设参数，并随机初始化每个粒子的粒子初始参数；S3、计算当前迭代次数，获取每个粒子所处位置的适应值并排序，根据排序结果组成精英子群；S4、计算精英子群中个体的权重，根据得到的权重计算精英子群搜索中心；S5、通过粒子群算法更新每个粒子的速度和位置；S6、检测当前迭代次数大于预设参数中的最大迭代次数，若是则将当前粒子分布作为粒子优化模型的最优解决方案进行输出，同时输出粒子优化模型的信号源位置，若否则转至S3。
一种环境粒子优化方法系统

[发明专利]一种发电机调速器频率反馈系数的优化方法-CN201810481382.2有效
发明人：任海鹏;霍龙;锁军 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种发电机调速器频率反馈系数的优化方法，步骤包括：1)建立含有调速器的电网节点动力学模型；2)初始化多目标粒子群算法的参数；3)计算粒子群中每个粒子的性能目标函数和稀疏性目标函数；4)更新一般精英集和可行解精英集；5)更新个体向导粒子的位置向量和全局向导粒子的位置向量Xgbest；6)更新每个粒子的位置和速度；7)在可行解精英集中寻找稀疏性目标函数J2(Xm(kmax))最小对应的粒子，设该粒子的位置向量为Xm(kmax)，得到反馈系数矩阵Km，即为最终优化结果
一种发电机调速器频率反馈系数优化方法

[发明专利]一种风电齿轮箱异常数据分类方法-CN202010226956.9在审
发明人：张昱平;杨辉 -专利权人：西安迅和电气科技有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种风电齿轮箱异常数据分类方法，首先将采集到的风场中各风电齿轮箱的振动数据放入数据集中并划分为训练集、测试集和预测集，将数据集内数据分段，计算各段各参数值，然后初始化多目标粒子群算法，用训练集来训练各粒子对应参数的XGboost算法，对测试集进行预测，记录准确率与耗时，并生成精英集，通过迭代改变粒子群的位置与速度，并更新精英集，在精英集中选择合适的一个粒子，将学习率和树的个数输入算法中，得到优化好的MOPSO‑XGboost
一种齿轮箱异常数据分类方法

[发明专利]一种基于改进的混沌粒子群的图像阈值分割方法-CN202210568128.2在审
发明人：高寅冲;郑剑锋;周海翔;王群;孙晓鹏 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的混沌粒子群的图像阈值分割方法，包括：初始化粒子群体，计算粒子个体的适应度值，更新粒子的个体极值和粒子的全局极值；迭代更新粒子个体的位置和粒子个体的速度；计算粒子个体的阈值分割贡献度；根据粒子个体的阈值分割贡献度，筛选获得精英粒子；对精英粒子进行基于拟牛顿法加速的迭代混沌优化，对灰度图像进行阈值分割，获得最优适应度值；判断当前混沌迭代次数是否满足设定的最大混沌迭代次数或者混沌优化是否达到设定的精度，若当前混沌迭代次数满足设定的最大混沌迭代次数或者混沌优化达到设定的精度则将最优适应度值逆映射回粒子群集群中，计算粒子集群中所有粒子的适应度值，若满足设定的条件则输出最优解。
一种基于改进混沌粒子图像阈值分割方法

[发明专利]一种基于ASU策略的多目标粒子群优化算法-CN201410016605.X在审
发明人：孙可;郑朝明;丁晓宇;陈宏伟;宁康红;徐凯;江全元;邹杨;郑晓;赵萌 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司;浙江省电力设计院
申请日： 2014-01-14 - 公布日： 2014-06-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于ASU策略的多目标粒子群优化算法，该优化算法利用基于ASU策略进行精英集缩减，能提高最优解分布的均匀性和多样性，且能搜索到相对更优的解，从而提高最终结果的可靠性；它对于一个多目标优化问题，在精英集缩减过程中，将粒子群分成若干个网格，然后在每个网格中，提出利用逐步更新的欧氏拥挤距离去筛选粒子，避免一次性剔除一群集中的粒子而破坏解分布的多样性和均匀性，且能搜索到相对更优的解。
一种基于 asu 策略多目标粒子优化算法

[发明专利]一种混合多目标粒子群算法解决应急调度问题方法-CN201410592896.7在审
发明人：宋晓宇;王守金;曹阳;赵明 -专利权人：沈阳建筑大学
申请日： 2014-10-28 - 公布日： 2015-03-04 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种混合多目标粒子群算法解决应急调度问题方法，属于应急调度算法技术领域。包括：（1）设置算法的相关参数,生成规模为M的初始粒子群；（2）筛选出初始粒子群中非劣个体,用于初始化外部精英集；（3）进行是否满足局部搜索条件判断，满足则执行局部搜索（4）判断外部精英集中个体数是否超过3个；（5）选出全局最佳位置,调整速度更新公式中自适应参数,然后更新个体的速度和位置；（6）进行非梯度侧步爬山搜索；（7）进行小概率变异,并维护越界变量；（8）评价粒子群中所有个体；本发明将该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时
一种混合多目标粒子算法解决应急调度问题方法

[发明专利]一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统-CN202011119120.5有效
发明人：赵晶;曲相宇 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统，所述方案提高了粒子的收敛速度，增强粒子的全局搜索能力和局部开发能力，首先在粒子速度更新过程中引入新的速度引导方向并融入收缩控制因子，然后提出基于精英库的非支配解多样性评估机制，利用非支配解的多样性信息评估精英库外部存档中最优解的分布状态，设计全局最优解选择机制。利用全局最优选择机制选出的粒子引导算法不断优化；将本公开应用在火星探测器制动捕获过程中，同时考虑制动目标轨道精度和燃料消耗，相对于传统方法，在相同条件下更易收敛到最优解。
一种火星探测器制动捕获多目标优化方法系统

[发明专利]一种基于解可信度与双档案群智优化的作业车间调度方法-CN202111182722.X有效
发明人：宋威;张宇嘉 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于解可信度与双档案群智优化的作业车间调度方法，包括，初始化参数，并根据订单参数获取约束条件以及搜索空间；随机产生粒子初始位置，并获取初始解，建立优化率档案O与精英档案E；从优化率档案O与精英档案E中选取榜样指导种群学习，并根据解可信度D对搜索策略进行调整；更新种群，并更新种群中每个粒子的历史最优适应值以及精英档案E和优化率档案O；根据历史最优适应值选取全局最优个体并通过编码获得当前解
一种基于可信度档案优化作业车间调度方法

[发明专利]基于多种群粒子群算法的机械臂运动规划方法-CN201810642320.5有效
发明人：陈立家;杨剑锋;冯子凯;代震;赵瑞杰;王敬飞;赵成伟;冯帅栋;管禹;汪晓群;薛政钢;王路宽 -专利权人：河南大学;河南宙合网络科技有限公司
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多种群粒子群算法的机械臂运动规划方法，其步骤为：利用DH参数法对六自由度机械臂进行建模，进行机械臂正运动学求解机械臂末端执行器在基坐标系中的坐标；通过三维坐标系中机械臂末端执行器与设定目标的空间距离建立评价函数；改进传统粒子群算法的初始化函数，将多个子种群中表现最优的若干个粒子组成一个精英种群，对精英种群进行演化计算，得出全局最优的粒子；在参数设置相同的情况下，用其他的演化算法实现机械臂的运动规划问题，与步骤三中改进的多种群粒子群算法进行比较，验证多种群粒子群算法的优越性。
基于多种粒子算法机械运动规划方法

[发明专利]基于RNP-PSO算法的绕轨卫星观测任务调度方法-CN202310572671.4在审
发明人：龙洗;黄涣;杨乐平 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：RNP‑PSO算法对多传感器协同观测调度模型进行求解，得到多个初始解；根据多个初始解构建初始种群；利用反向学习算法对初始种群进行反向学习，得到初始化种群；根据IFPFS算法对初始化种群进行贪婪搜索，得到精英解集合；对粒子群算法中的自适应权重、加速常数、邻域和粒子扰动进行更新，根据更新后的粒子群算法在预先设置的边界条件和终止条件基础上对精英解集合进行搜索，得到候选解；根据观测收益最大化的启发式穷搜索算法对候选解进行搜索
基于 rnp pso 算法卫星观测任务调度方法

[发明专利]一种基于离散粒子群算法的多目标故障测试优化方法-CN200810044739.7无效
发明人：蒋荣华;田书林;龙兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2008-06-19 - 公布日： 2008-10-29 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离散粒子群算法的多目标故障测试优化方法，将故障检测率和故障隔离率为100％作为首要目标，并作为粒子适应度函数，用离散粒子群算法对测试点进行优化。引入精英集Xlen1，存放满足首要目标的多个优化结果，后续目标隐藏故障和掩盖故障，在精英集Xlen1内进行优化，其结果为全局最优测试集Xlen2。
一种基于离散粒子算法多目标故障测试优化方法

[发明专利]一种自适应动态学习粒子群优化算法-CN201910073605.6在审
发明人：范应元;范一诺 -专利权人：潍坊医学院
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应动态学习粒子群优化算法，主要包括初始化粒子种群、粒子自身扰动、随机分组和自适应动态选择学习模式、位置更新及限速限位等步骤；本发明首先采用随机分组方法将粒子种群的优势信息在种群内快速传播，使得种群内各粒子获得更加优秀的学习伙伴，提高了算法的全局搜索能力；其次，根据组内各粒子学习的优劣设计了扰动学习策略和具有两种学习策略的自适应动态学习策略，其一为向精英粒子群的加权平均及组内较优粒子学习，其二为向粒子个体历史最优解、全局最优解的最优维度学习，提高了算法的局部搜索能力。
自适应粒子动态学习粒子群优化算法粒子种群学习策略扰动算法种群学习局部搜索能力全局搜索能力全局最优解分组动态选择加权平均精英粒子粒子个体位置更新限速限位学习模式优势信息初始化最优解维度传播

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