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[发明专利]基于钩缓装置模型的重载列车运行曲线多目标优化方法-CN201811600806.9有效
发明人：付雅婷;原俊荣;刘鸿恩;李中奇;罗显光;孙俊勇;杨辉 -专利权人：华东交通大学;中车株洲电力机车有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于钩缓装置模型的重载列车运行曲线多目标优化方法，结合重载列车运行线路约束条件，建立列车运行过程动态纵向动力学模型与钩缓装置模型，运用多目标遗传算法建立列车优化操纵模型，同时考虑到遗传算法的早熟现象，采用自适应算法动态调整遗传算法参数，自适应与遗传算法相结合的自适应遗传算法可以在保持种群多样性的同时，保证了遗传算法的收敛性，获得一条列车运行优化曲线。对于复杂的非线性重载列车运行过程，建立列车运行过程动态纵向动力学模型与钩缓装置模型，运用多目标遗传算法建立列车优化操纵模型，优化列车运行曲线，实现列车安全、正点、节能运行。
基于装置模型重载列车运行曲线多目标优化方法

[发明专利]一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法-CN202111089838.9在审
发明人：赵传朋;毛德华;贾明明;王宗明;任春颖 -专利权人：中林信达（北京）科技信息有限责任公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明根据遥感分类特征数据、现有分类结果和以规则表述的知识，根据规则对应的阈值方向剔除重复特征、统计非重复特征的值域和当前阈值，约束外层遗传算法的基因数量和内层遗传算法的阈值优化上下限和推荐解；利用遗传算法实现规则中冗余特征的去除和阈值优化目标，外层遗传算法产生随机特征组合，内层遗传算法根据随机特征组合优化其阈值，并将迭代的最优适应度返回给外层遗传算法的评估函数，迭代产生的不同特征组合；最优适应度对应的特征组合与阈值组成多知识集成优化结果。本发明能有效集成和优化以规则表示的不同知识，有效减少冗余规则、优化规则阈值。
一种基于遗传算法知识集成优化方法

[发明专利]基于改进遗传算法的双向绿波带优化系统及其优化方法-CN202210321442.0在审
发明人：王淑瑶;董振江 -专利权人：江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进遗传算法的双向绿波带优化系统及其优化方法，该系统包括控制参数优化模块、算法改进模块和目标函数优化模块；控制参数优化模块用于对绿灯时长和排队清空时间等参数进行优化并发送到目标函数优化模块；算法改进模块用于对遗传算法初始化进行改进并发送到目标函数优化模块；目标函数优化模块用于根据接收到的控制参数对车辆延误目标进行建模并使用改进的遗传算法进行优化。本发明结合了车辆到达率和驶离率，对车辆排队情况进行分析，将遗传算法和混沌式搜索相结合，解决了遗传算法早熟的限制，提高了交通干道双向绿波带优化的效率。
基于改进遗传算法双向绿波带优化系统及其方法

[发明专利]基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法-CN202010540970.6有效
发明人：裴炳南;张豪生;裴腾达 -专利权人：泉州信息工程学院
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于MIMO雷达波形优化设计领域，涉及基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法。本发明利用自相关旁瓣功率、互相关峰值功率作为性能指标，建立了信号设计优化函数，提出了基于小生境遗传算法的优化算法，并将其应用于MIMO雷达正交波形相位编码设计，算法充分利用了遗传算法的整体搜索能力和小生境遗传算法可求解得到多个最优解能力的优点，提高了算法的收敛速度。仿真实验表明本算法相比传统的遗传算法和模拟退火算法具有更好的优化搜索能力，适用于相位编码类问题的优化设计计算，实验效果良好且效率较高。
基于小生境遗传算法 mimo 雷达正交波形设计

[发明专利]一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法-CN202010025865.9在审
发明人：曾向阳;杨爽;王海涛;乔彦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法，提取水声信号的MFCC水声特征，水声特征作为BP神经网络分类器的样本；然后随机初始化遗传算法的种群，种群中的个体包含需要优化的BP神经网络的权值和阈值，权值和阈值作为遗传算法的目标优化函数，目标优化函数代入BP神经网络获得仿真误差，优化种群中每个个体的仿真误差，获得BP神经网络的最佳初始权重和阈值；最后利用遗传算法优化后的BP神经网络对水声特征进行训练和识别，获得分类算法的正确率。本发明使用遗传算法对水声目标的特征进行识别分类，用遗传算法优化后的BP神经网络训练和预测水声目标可获得更高的识别率，识别性能更稳定。
一种基于遗传算法优化 bp 神经网络目标识别方法

[发明专利]一种基于遗传算法的火电机组调峰组合总煤耗优化方法及系统-CN202110640890.2在审
发明人：张绪辉;赵中华;孙玉杰;王进;吕霏;刘科;王海超;崔福兴;高嵩;庞向坤 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于火力发电技术领域，公开一种基于遗传算法的火电机组调峰组合总煤耗优化方法，包括以下步骤：获取各火电机组不同负荷下的供电煤耗；根据不同负荷下火电机组的供电煤耗，获得供电煤耗二次函数模型；获取遗传算法的目标函数，并根据目标函数与最优化问题的转换规则，获取所述遗传算法的适应度函数；根据指数惩罚因子和适应度函数，获取所述遗传算法的适应度优化函数；基于遗传算法对适应度优化函数进行寻优计算，获得所述适应度优化函数最优下所对应的目标函数的各变量参数本发明实施例可以优化总煤耗，降低火电机组参与调峰单位发电成本。本发明实施例还公开了一种基于遗传算法的火电机组调峰组合总煤耗优化系统。
一种基于遗传算法火电机组组合煤耗优化方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习和遗传算法的分批调度优化方法-CN202011373229.1有效
发明人：谭琦;贾铖钰;余荣坤;孙晨皓;唐昊;夏田林 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明属于生产制造调度领域，公开了一种基于深度强化学习和遗传算法的分批调度优化方法，包括步骤：建立差异工件批调度问题的数学模型；采用指针网络建立该问题的策略模型；利用actor‑critic算法训练指针网络模型；定义并初始化遗传算法的参数；使用训练完成的指针网络优化遗传算法的初始种群；采用遗传算法对调度方案进行进一步优化；利用遗传算法得到的最优方案作为批处理机加工工件的生产方案。本发明中的指针网络相较于传统的启发式算法，可以获得更优的解；并且在遗传算法的交叉操作中，提出了一种新型的交叉方式，可以在指针网络所得调度方案的基础上，利用提高遗传算法的寻优能力，进一步提升方案的性能。
一种基于深度强化学习遗传算法分批调度优化方法

[发明专利]一种基于离散型遗传算法的高效低脉动叶片泵优化方法-CN202110108797.7有效
发明人：王文杰;裴吉;陈金维;袁寿其;甘星城;龚小波;张猛 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开一种基于离散型遗传算法的高效低脉动叶片泵优化方法，包含以下步骤：步骤1、将基本遗传算法中的连续设计变量转化成离散设计变量，得到离散型遗传算法；步骤2、通过标准测试函数对所述离散型遗传算法进行测试；步骤3、若所述离散型遗传算法的测试结果满足预设要求，则通过测试后的所述离散型遗传算法对叶片泵进行非定常特性优化。
一种基于离散遗传算法高效脉动叶片泵优化方法

[发明专利]基于遗传算法优化的BP神经网络的瓦斯预测方法-CN201610154222.8在审
发明人：孙胜伟 -专利权人：孙胜伟
申请日： 2016-03-18 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及基于遗传算法优化的BP神经网络的瓦斯预测方法，包括以下步骤：建立瓦斯浓度数据库；采集瓦斯浓度数据储存到数据库中并对瓦斯浓度数据进行处理；将处理后的数据基于遗传算法预测瓦斯浓度，本发明采用遗传算法能够有效弥补以及通过采用遗传算法来优化BP网络的权值和阈值，结果证实经遗传算法优化后的BP神经网络较一般的BP神经网络性能优越，通过此方法，可快速准确进行瓦斯气体浓度预测。
基于遗传算法优化 bp 神经网络瓦斯预测方法

[发明专利]一种基于网格-坐标化遗传算法的风电场机位优化方法-CN202210975919.7在审
发明人：黄国庆;陈瑶;郑海涛;杨庆山;周绪红;蒋秋俊;林毅峰 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网格‑坐标化遗传算法的风电场机位优化方法，具体为：利用Jensen尾流模型对风电机组尾流速度进行预测，对风电机组的尾流效应的平方叠加模型得到风电机组尾流中动能总损失，再根据优化目标函数使发电量的成本最低；将网格化遗传算法和坐标化遗传算法相结合，首先通过网格化的遗传算法对风电场的风电机组数量和布局进行初值优化，然后通过坐标化遗传算法进一步对风电机组布局初值进行优化，使得风电场总发电量进一步增加。本发明既解决了风电场布局优化中风电机组数量的优化及其高额计算成本问题，同时避免了网格化遗传算法对风电机组位置灵活性的限制；为风电场的布局优化提供了可行的方法，使其效率有很大程度的增加。
一种基于网格坐标遗传算法电场机位优化方法

[发明专利]一种基于遗传算法和爬山算法的混凝土配送车辆调度方法-CN201711059858.5在审
发明人：薛建英;韩凯敏;孟繁敏;韩江帆;李淑慧;王珂;李洪;谭萍;裴悦;高艺璇;张晟;阎超;宁澎 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种求解混凝土配送车辆调度问题的优化方法。针对混凝土车辆调度问题，加入了时间窗惩罚机制，建立数学模型，使用基于遗传算法和爬山算法的混合遗传算法求解模型，最后得出该模型的最优车辆调度方案。该优化方法将人工智能算法中的遗传算法与爬山算法结合起来,充分利用了遗传算法较强的全局搜索能力与爬山算法较强的局部搜索能力，在遗传算法过程中加入爬山操作，有效地提高了算法的收敛速度和搜索最优解的能力。
一种基于遗传算法爬山混凝土配送车辆调度方法

[发明专利]基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡方法-CN201110207941.9无效
发明人：郭业才;廖娟;孙凤;樊康 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2011-07-25 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡方法，该方法将遗传算法引入到正交小波盲均衡方法(WTCMA)中，利用遗传算法的全局搜索特性，对均衡器权向量进行优化，以降低WTCMA局部收敛的可能性，减小了稳态误差，并针对遗传算法的局部搜索能力差，在遗传算法中嵌入模拟退火思想，发明的基于模拟退火遗传优化的正交小波盲均衡方法(SA-GA-WTCMA)，纠正了遗传算法的早熟现象，进一步减小了稳态误差、加快了收敛速度
基于模拟退火遗传优化正交小波盲均衡方法

[发明专利]一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法-CN202010076205.3有效
发明人：张立果;黎向锋;唐浩;左敦稳;张丽萍;陆开胜;王建明;叶磊;王子旋;刘晋川;刘安旭 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，其特征是改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传算法在求解质量上有明显提升。本发明优化了交叉策略、变异策略并删除了选择算子。本发明将上述改进遗传算法结合快速非支配排序和拥挤度计算模块，并为其设计了一种特殊的流程框架，将其称作双层遗传算法。该算法可以在有限的时间内获得优秀的非支配解集，拥有很好的实用性，能够很好地运用到实际车间调度中。
一种基于遗传算法多目标柔性作业车间调度方法

[发明专利]基于改进遗传算法的钢筋混凝土框架结构优化设计方法-CN202210248926.7在审
发明人：谢军;陈月尧;阎杰;张华帅;郭飞;马宏;阎平;赵紫红;张斌;王贺贺;黄久鹏;梁金晓;王政;罗岩;赖镇泉;陆超;王啸天;邢国斌;于旭涛;王丽君;朱守芹;符怡 -专利权人：河北建筑工程学院
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公布了基于改进遗传算法的钢筋混凝土框架结构优化设计方法，包括以下步骤：(1)以调整钢筋混凝土框架梁、柱以及钢筋的截面为最优化问题，以钢筋混凝土框架结构总造价为目标函数，以梁、柱的配筋率、承载能力为约束条件，建立数学模型；(2)利用改进遗传算法进行寻优计算。本发明方法改善了遗传算法的早熟、最优解丢失的不足。通过自适应交叉、变异算子对遗传算法的固定交叉、变异概率进行改进，让个体间赋予的交叉、变异概率更加精细。在钢筋混凝土框架结构实例优化测试中，本发明的改进遗传算法与未改进的遗传算法、传统优化设计方法、拟满内力算法相比，在造价上有不同程度的下降。
基于改进遗传算法钢筋混凝土框架结构优化设计方法

[发明专利]一种基于遗传算法和麻雀算法的车辆路径优化方法-CN202211636044.4有效
发明人：石宁;刘春燕;盛伟;钟亮亮 -专利权人：南京可信区块链与算法经济研究院有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于遗传算法和麻雀算法的车辆路径优化方法，所述方法包括：构建道路和运输方式数学模型，初始化遗传算法的道路和运输方式数学模型，以及建立融入麻雀搜索算法的改进遗传算法；其中，建立融入麻雀搜索算法的改进遗传算法包括：将遗传算法得到的目标种群作为初始种群；计算所述初始种群的适应度值，并根据适应度值将初始种群分类为探索者和追随者，并将追随者中的预设比例确定为警惕者；根据麻雀搜索算法分别更新探索者位置、追随者位置和警惕者位置；将探索者位置、追随者位置和警惕者位置更新后的麻雀搜索算法优化结果带入遗传算法进行迭代，直至迭代结束，生成路径优化方法。
一种基于遗传算法麻雀车辆路径优化方法

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