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[发明专利]基于思维进化Elman神经网络的光伏发电功率短期预测方法-CN201510951770.9在审
发明人：孙永辉;艾格林;卫志农;孙国强;翁程琳;陈通;范磊 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-12-17 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于思维进化Elman神经网络的光伏发电功率短期预测方法。根据思维进化算法良好的扩充性、移植性和极强的全局寻优能力，以及Elman神经网络对历史数据状态敏感性、较强的自行处理动态信息的能力，提出以思维进化算法优化Elman神经网络的光伏发电功率短期预测算法。通过思维进化算法优化Elman神经网络权值和阈值，克服了Elman神经网络易陷入局部最优等缺陷。算例结果表明，该方法收敛速度快，寻优能力强，处理动态信息方便，对于光伏功率短期预测具有重要的意义。
基于思维进化 elman 神经网络发电功率短期预测方法

[发明专利]一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法-CN202210902653.3在审
发明人：刘群;高鹏;江海欢;王国胤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于三支进化算法的多无人机任务分配方法，包括建立一个基于粗糙集的不确定性多无人机任务分配模型；利用三支决策思想设计三支进化算法求解任务分配模型，得到最优的多无人机任务分配方案；本发明综合考虑资源代价、航程代价、任务奖励三个不确定性指标，构建更全面的分配模型，同时设计三支进化算法，提高了传统进化算法的求解速度和求解精度，在鲁棒性方面也有所提升。
一种基于进化算法无人机任务分配方法

[发明专利]一种基于均衡单进化布谷鸟算法的迭代学习控制方法-CN201910035509.2在审
发明人：傅文渊;余志同 -专利权人：华侨大学
申请日： 2019-01-15 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于均衡单进化布谷鸟算法的迭代学习控制方法，给出了新型的均衡单进化评价策略，每一代进化只随机更新目标函数的单个维度，并且随机更新的维度服从整数均匀分布，与其它维度组合构成一个新的候选解，然后评价该候选解，若优于上一代函数适应度值，则保留更新的候选解并继续进化，直至满足算法停止条件，由于采用贪婪法则，因此只接受能改善当前候选解的更新值，确保了在优化过程中搜索方向的针对性调整，并且不会影响效率。本发明能够有效平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部寻优能力，避免优化算法执行末期出现的迟滞现象，从而提高算法的全局搜索速度和收敛精度。
候选解进化算法维度迭代学习均衡更新全局搜索能力算法停止条件更新目标全局搜索搜索方向影响效率优化算法有效平衡适应度迟滞寻优收敛保留优化

[发明专利]差分进化算法-自回归耦合算法城市需水量预测模型-CN202111617146.7在审
发明人：袁文麒 -专利权人：苏州大淼水务科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了城市供水领域的差分进化算法‑自回归耦合算法城市需水量预测模型，包括以下步骤：S1：确定城市需水量预测模型；S2：对学习样本时间序列进行处理得到零均值；S3：计算学习样本时间序列的自相关系数rk；S4：确定模型参数的优化目标函数f；S5：生成模型参数集P，并将模型参数集P设置为目标向量；S6：采用差分进化算法对群体进行初始化；S7：对目标向量采用差分进化算法变异操作，生成变异向量；S8：对变异向量采用差分进化算法杂交操作
进化算法回归耦合城市需水量预测模型

[发明专利]基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法-CN202210422817.2在审
发明人：邓立宝;狄原竹;李春磊 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法，属于制造生产车间的调度排产技术领域，本发明为解决多品种小批量车间调度的技术普遍存在适用度低、性能较差的问题。本发明方案：首先建立以最大完工时间最短为目标的数学模型，设计元启发式算法生成初始种群，随后对参与进化的个体的染色体模型进行连续化转换，再经过差分变异、交叉等操作生成子代个体，通过比较目标函数值选择优秀个体，并对进化算法中的参数、外部存档进行更新，最后基于部分优秀个体进行邻域搜索，循环上述步骤直至算法结束，得到最优加工方案。该方法能够改善差分进化算法在求解离散问题上的性能，获得高效稳定的调度方案。
基于进化算法品种批量车间调度方法

[发明专利]基于自适应进化算法的保单数字化方法-CN202110586429.3有效
发明人：李闯 -专利权人：青岛全掌柜科技有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/11 文献下载
摘要：本发明提供基于自适应进化算法的保单数字化方法，用于解决当前保单数字化方法OCR识别准确度和结构化准确度都较低的问题。方法使用改进的OCR方法，在Faster R‑CNN算法上添加新的神经网络，共计新增8层全连接神经网络，节点数目分别为16、16、8、16、8、4、2、1，构建改进的OCR程序；结构化部分使用自适应进化算法，在通用进化算法基础上，在步骤(2)和步骤(4)之间添加了步骤(3)计算函数g，将每份保单都抽象化为一个函数；并且修改了通用进化算法的步骤(6)、步骤(7)，以自动适配不同的保单格式。
基于自适应进化算法保单数字化方法

[发明专利]基于改进孤立森林算法的水电站数据异常检测方法-CN202210491096.0在审
发明人：傅质馨;刘铨麟;朱俊澎;袁越 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进孤立森林算法的智能化水电站异常数据检测方法，包括：结合差分进化算法对孤立森林算法进行改进，实现孤立森林的自动化调参；根据孤立森林算法中森林的构建与树的生长方式，设计目标函数；通过限定进化梯度避免过优化，确定合适的进化迭代次数；综合模型给出的最优超参数解对智能化水电站机组运行数据进行异常检测，获得最终的异常检测结果。本发明适用于智能化水电站的所有缓变量数据异常检测，差分进化的优化结果提高了水电站数据异常检测的准确度，同时，通过限制进化迭代，避免了过优化带来额外的工作量，能够实现对智能化水电站运行数据中的异常准确检测
基于改进孤立森林算法水电站数据异常检测方法

[发明专利]一种基于协同进化的露天矿多能源卡车调度优化方法-CN202110603468.X有效
发明人：顾清华;周煜丰;刘亮;胡聪;张超;江松;王倩 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：一种基于协同进化的露天矿多能源卡车调度优化方法，根据现有露天矿实时调度实际的运输过程，建立以运输总成本最小和卡车闲置时间最小的露天矿多能源卡车调度模型；对基本协同进化优化算法进行改进，得到新的协同进化优化算法；采用所述新的协同进化优化算法对调度模型进行求解。然后采用协同进化优化算法对模型进行求解，对于指导露天矿多能源卡车生产调度、降低矿山企业经营成本有着重要的现实意义。
一种基于协同进化露天矿多能卡车调度优化方法

[发明专利]一种基于标杆协同进化算法的柔性作业车间调度方法-CN202011056374.7在审
发明人：刘志峰;汪俊龙;张彩霞;丁国智;张路 -专利权人：北京工业大学;北京星航机电装备有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标杆协同进化算法的柔性作业车间调度方法，能够进一步提高柔性作业车间调度问题的求解精度和计算效率，获得更优质的调度方案。本发明在通用遗传算法的框架中，引入了“标杆”个体，“标杆”与种群相对独立且协同开展进化，实现了算法的全局搜索和局部搜索的并行，群体进化为全局搜索，处理的是大范围搜索问题，目标是搜索当前全局较优解；标杆进化
一种基于标杆协同进化算法柔性作业车间调度方法

[发明专利]一种基于改进型差分进化算法的地震波形反演方法及系统-CN202011081509.5有效
发明人：程建超;潘志斌;高照奇;高静怀;王洋 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进型差分进化算法的地震波形反演方法及系统，所述方法包括：步骤1，计算获得待勘探地区的计算地震数据，测量获得待勘探地区的实际地震数据；将计算地震数据和实际地震数据的拟合程度作为目标函数；步骤2，使用改进型差分进化算法优化步骤1获得的目标函数，获得待勘探地区的地下介质模型的物理参数，完成地震波形反演。本发明能克服传统差分进化算法优化高维的地震波形反演问题时子成分差异大、各个维度间进化失衡的缺陷。
一种基于改进型进化算法地震波形反演方法系统

[发明专利]基于平衡机制变体解决不对称任务的竞争式协同进化算法-CN202011422669.1在审
发明人：王琨;姚鹏;张馨;郭梦畅 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于平衡机制变体解决不对称任务的竞争式协同进化算法，属于协同进化技术领域。即宿主种群和寄生虫种群按各自的编码方式初始化；使用竞争的方式计算协同双方的适值；根据适值评估双方势力强度并计算繁殖率；应用基于平衡机制变体，即在平衡机制的基础上加入设置阈值和强势种群退化策略的竞争式协同进化算法决定进化内容，并按要求对各种群按各自的进化算法执行进化。本发明针对竞争式协同中任务不对称的情况，在平衡机制的基础上加入了设置阈值的劣势种群保护策略和强势种群退化策略，经计数问题和排序网络问题验证，可以有效解决竞争式协同进化中任务不对称带来的脱离等问题。
基于平衡机制变体解决不对称任务竞争协同进化算法

[发明专利]基于SaE-ELM的射频功率放大器的行为建模方法-CN201811366117.6在审
发明人：马建国;邢光宇;傅海鹏;周绍华;张新 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开基于SaE‑ELM的射频功率放大器行为建模方法，包括步骤：确定射频功率放大器的射频功放行为模型的输入变量和输出变量；将ELM算法网络中的输入参数编码成差分进化算法中待进化选择的个体成员向量，通过差分进化算法多次迭代后优化得到预定要求的网络输入参数向量；将差分进化算法优化得到的网络输入参数向量输入ELM算法网络中，产生网络输出参数，得到优化后的神经网络结构，形成SaE‑ELM射频功放行为模型；将测试数据导入训练好的SaE‑ELM射频功放行为模型中，计算测试误差本发明实现了使用ELM类算法对射频功率放大器行为的精确建模和预测。
射频功率放大器差分进化算法射频功放行为建模行为模型算法向量网络输入参数优化神经网络结构测试数据多次迭代计算测试输出变量输出结果输入变量输入参数网络输出预定要求建模进化网络验证预测

[发明专利]结合搜索与优化的飞行器自主航迹规划方法-CN201611069802.3在审
发明人：钟敏;张波;周保琢;姚天问 -专利权人：四川航天系统工程研究所
申请日： 2016-11-28 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合搜索与优化的飞行器自主航迹规划方法，所述的方法包括以下步骤步骤一、改进A*算法搜索可行航迹；步骤二、可行航迹的优化预处理；步骤三、粒子群进化算法最优化可行航迹；步骤四、最优航迹的后处理该发明结合了改进A*算法的搜索能力和粒子群进化算法的优化能力，利用改进A*算法快速搜索得到一条可行航迹，保证规划方法能在很短时间内就得到可行解，提升了规划方法的鲁棒性；然后利用粒子群进化算法对搜索得到的航迹进行优化
结合搜索优化飞行器自主航迹规划方法

[发明专利]一种基于前期灾变策略的遗传与差分混合进化云计算任务调度算法-CN201911082199.6在审
发明人：王淑栋;李艳青;庞善臣;王珣 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明针对云计算任务调度中的任务截止期限以及最小化能耗的问题，提出了一种基于前期灾变策略的遗传与差分混合进化云计算任务调度算法，旨在满足任务完成期限的同时最小化总能耗。传统的启发式算法解决任务调度问题，容易陷入局部最优，导致全局搜索能力不强。本发明将截止时间与能耗量化为适应度函数，将遗传算法与差分进化算法混合，引入灾变策略，扩大了搜索范围，有效缓解了进化算法早熟的问题。实验结果表明，该算法不仅可以有效降低能耗，还有效改善了局部最优问题。
一种基于前期灾变策略遗传混合进化计算任务调度算法

[发明专利]基于反向学习与增强复杂进化的光伏阵列参数提取方法-CN201810946865.5有效
发明人：陈志聪;陈毅翔;吴丽君;林培杰;程树英 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-08-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及基于反向学习与增强复杂进化的光伏阵列参数提取方法，包括：获取光伏面板实际的I‑V特性曲线，并选择相应的光伏模型。确定此优化问题的目标函数。通过反向学习算法（OBL）算法对初始点的位置进行优化。利用增强型的复杂进化算法（ESCE）根据不同的电路模型提取模型参数。通过该算法提取不同实测条件下光伏面板的模型参数。本发明提出的一种基于反向学习策略与增强型复杂进化算法的光伏阵列参数提取方法，速度快，收敛性强，稳定性好。
基于反向学习增强复杂进化阵列参数提取方法