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[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]基于遗传算法排课系统的设计方法-CN202010544724.8在审
发明人：孙光民;李亚辉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于遗传算法排课系统的设计方法属于算法理论中算法分析与设计领域，针对现有技术中遗传算法的编码方式不准确、交叉变异率的固定不变，适应度函数的不合理，本发明对传统遗传算法的编码方式进行改进，由传统的二进制编码改进为含有特定意义的十进制编码方式本发明中的遗传算法的交叉率和变异率会随适应度自动变化，改进遗传算法的自适应交叉率和变异率能够可以使算法较快收敛到全局最优解。并在教学时间段分配的均匀度、学生课程安排均匀度、课程时间段安排优度等方面对适应度函数进行改进，并对传统的遗传算法和改进后的遗传算法进行实验数据对比，结果改进后的遗传算法在排课中的性能和效率更令人满意。
基于遗传算法系统设计方法

[发明专利]基于多目标遗传算法改进的动态网络社区检测方法及系统-CN202111501416.8在审
发明人：朱富强;詹阳;张曦昊;汤勇 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多目标遗传算法改进的动态网络社区检测方法及系统，用于检测具有时间平滑度的社区，改进了传统的多目标遗传算法，在多目标遗传算法中加入精英移民策略以提高初始种群的质量，加入基于贪婪的局部搜索策略以提高算法的局部搜索能力，解决了传统多目标遗传算法初始种群的质量不高、局部搜索能力不足的的问题。同时，在传统遗传算法的基础上，本发明加入的精英个体移民和局部搜索的方法提升了算法的准确性和收敛速度。
基于多目标遗传算法改进动态网络社区检测方法系统

[发明专利]基于遗传蚁群混合算法的视频服务器选址方法-CN201810345215.5有效
发明人：阮幼林;朱奇奇 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多约束优先级的遗传蚁群混合算法的视频服务器选址方法，该混合算法将改进遗传算法与蚁群优化算法多次结合，先执行改进遗传算法，将改进遗传算法生成的一组问题近优解转化为蚁群算法的初始信息素分布，然后执行基于多约束优先级分配策略的遗传蚁群混合算法。本发明克服了传统遗传算法单一约束优先级分配策略找不到问题最优解的缺点，以及传统遗传算法采用赌轮盘的选择算子，降低了群体的多样性，容易陷入局部最优的问题。
基于遗传混合算法视频服务器选址方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的3D打印订单任务调度方法-CN202310549940.5在审
发明人：陈国华;冷佳璐 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的3D打印订单任务调度方法，根据批量3D打印订单的订单要求，为其分配不同属性的打印机进行加工。在解决3D打印订单调度问题中，传统遗传算法存在收敛速度慢、输出效果不佳的问题。针对此类问题，本文对传统遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进，提出了一种改进的遗传算法。该算法能够克服传统遗传算法在解决3D打印订单任务调度问题的不足，经过实际应用，验证了该算法的可行性。
一种基于改进遗传算法打印订单任务调度方法

[发明专利]一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统-CN202210358992.X在审
发明人：周冉冉;黄颜鑫;周飞;王永 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F30/337 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于规则引导的遗传算法的集成电路优化方法及系统，本发明将模拟电路设计规则嵌入到传统的遗传算法中，用基于经验的设计规则引导传统遗传算法中的随机基因变异进而加速优化过程。本发明沿用了传统遗传算法的选择、交叉操作，在变异阶段引入设计规则，通过追溯当前个体的父本和母本，对其父本和母本进行一次设计规则引导的基因变异，产生新的父本和母本，新的父本和母本重新交叉产生新个体，加入到下一代种群中本方法和传统遗传算法一样具有较高的优化精度，与传统遗传算法相比，收敛速度更快，优化效率更高。对于复杂电路如四级运算放大器，传统算法难以在有限采样点的情况下搜索到满足设计指标的解，而本发明可以在设计规则的引导下高效地找到符合设计指标的解。
一种基于规则引导遗传算法集成电路优化方法系统

[发明专利]一种基于遗传算法-BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法-CN202110018119.1有效
发明人：姜建堂;李枘;宫元勋;甄良;邵文柱 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提出一种基于遗传算法‑BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法，所述方法包括步骤一、样品基础参数的获取；步骤二、遗传算法‑BP神经网络模型体系构建；所述体系构建包括BP神经网络的设计和遗传算法‑BP神经网络的设计；步骤三、遗传算法‑BP神经网络的训练；步骤四、基于遗传算法‑BP神经网络的性能预测：载入原始数据形成涵盖任意填充率的电磁性能预测，并自动输出。本发明中通过遗传算法的引入大幅度提高了预测的精度、避免了传统BP神经网络局部优化和过拟合问题，大大提高了预测效率、降低了预测偏差所带来的技术风险，对比与传统BP预测方法有显著优势。
一种基于遗传算法 bp 神经网络快速预测复合介质微波电磁性能方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法-CN201910283031.5在审
发明人：杨振泰;黎向锋;张立果;左敦稳;张丽萍;毕高杰;李堃;谢昌刚;唐浩 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法，其可以解决现有遗传算法在离散型柔性作业车间调度问题中的可用性不足，传统的遗传算法具有较好的全局搜索能力，但是局部搜索能力欠缺，容易过早收敛，难以找到最佳解集，本发明提供的融合Powell搜索法的遗传算法方案能在充分利用遗传算法优秀的全局搜索能力的同时，利用Powell搜索法增强整个算法的局部搜索能力，避免算法早熟，提高调度方案的质量。考虑到柔性作业车间调度遗传算法的染色体编码方案的特殊性，改进传统的Powell搜索法，以免不可行解的产生，从而提高算法的鲁棒性和搜索效率。
遗传算法车间调度柔性作业局部搜索能力搜索算法改进遗传算法全局搜索能力传统的染色体编码可用性搜索效率可行解离散型鲁棒性最佳解早熟收敛调度融合改进

[发明专利]一种基于遗传算法的数据聚类分析方法-CN201910242200.0在审
发明人：王利鑫 -专利权人：山东浪潮云信息技术有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于遗传算法的数据聚类分析方法。该基于遗传算法的数据聚类分析方法，首先从要聚类的样本集选出初始种群；对选出的初始种群执行遗传算法；对执行完遗传算法后产生的新种群执行K‑means操作；步骤(A)‑步骤(C)反复循环，直到寻找出聚类问题的最优解该基于遗传算法的数据聚类分析方法，将K‑means算法的局部寻优与遗传算法的全局寻优相结合，通过多次选择、交叉、变异的遗传操作，最终得到最优的聚类数和初始质心集，克服了传统K‑means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性
遗传算法数据聚类分析聚类初始种群寻优算法初始聚类中心反复循环遗传操作有效分类局部性新种群样本集最优解质心全局

[发明专利]一种制造系统智能排产方法与系统-CN201810717393.6有效
发明人：王晨升;易阳;陈浩哲 -专利权人：无锡易通精密机械股份有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种制造系统智能排产方法与系统，使用人工神经网络对解决制造系统排产问题的遗传算法进行改进，通过神经网络记忆遗传算法子代的适应度，以此优化遗传算法的交叉概率，与传统使用遗传算法解决排产问题的方法相比求解质量更高
一种制造系统智能方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的车间调度方法及系统-CN202210439879.4在审
发明人：郝凯炜 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的方法及系统，属于组合优化和生产管理领域；所述的方法的具体步骤如下：S1将加工任务中的数据按照遗传算法进行染色体编码；S2使用自适应交叉算子和自适应变异算子，进行基因交叉操作和变异操作，产生新的解集；S3将最终解进行染色体解码，得到加工任务数据；本方法中的改进的遗传算法，相较于传统的遗传算法，自适应性更强，求解速度更快；改进后的遗传算法无论是计算效率还是最后的收敛度都是优于传统遗传算法的
一种基于改进遗传算法车间调度方法系统

[发明专利]基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法-CN201710216409.0有效
发明人：朱明峰;杜建强;聂斌;饶毅;王金钱;王跃生 -专利权人：江西中医药大学
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：一种基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法，步骤为,使用色谱仪检测出各批中药材有效成份的含量；将各批中药材的成份含量数据，通过图谱分析软件转换为成份含量矩阵，并加载该矩阵到内存中；设定勾兑参数；勾兑问题的数学模型；利用改进的趋势平衡遗传算法进行勾兑优化，生成的最佳方案可用以指导药材加工或作为勾兑仪进行中药材勾兑的依据。本发明中对传统遗传算法进行的全新改进，提出一种趋势平衡的遗传算法用于中药材勾兑优化。实际应用证实，改进后的遗传算法具有较高准确性、精度和效率，并在准确性、精度和效率方面均优于传统遗传算法和非线性最小二乘法，从而确保中药材成份含量的稳定，保障中药质量。
基于趋势平衡遗传算法中药材勾兑优化方法

[发明专利]一种基于遗传和神经网络算法的电力市场电价预测方法-CN201911182419.2在审
发明人：王义贺;潘霄;梁毅;韩震焘;邓鑫阳;赫鑫;贾博;刘金源;张晓天;朱赫炎;金宇飞 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;沈阳电力勘测设计院有限责任公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电价预测技术领域，具体涉及一种基于遗传和神经网络算法的电力市场电价预测方法。本发明包括神经网络算法和遗传算法，利用遗传算法对神经网络进行优化，得到最优权值和阈值。本发明采用遗传算法和神经网络模型求解运行，有效跟踪实际电价，即使电价波动较大，也能够给出最终误差产生的原因，提供更准确的预测，验证了基于遗传算法的神经网络与传统神经网络相比的优越性。
一种基于遗传神经网络算法电力市场电价预测方法

[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]一种基于优化的自调参遗传算法的排产方法和存储介质-CN202210768640.1在审
发明人：曹骅;孙铁;梁佳春;刘伟;田涛;钟智敏;林奕;姚志军;王筱圃 -专利权人：科大智能物联技术股份有限公司;上汽大众汽车有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及生产制造领域，公开了一种基于优化的自调参遗传算法的排产方法和存储介质，通过预先优化的方法对遗传算法中的种群进行初始化，同时通过机器学习的方式对遗传算法中的参数进行调整。与传统的使用遗产算法排产的方法相比，本发明中的方法收敛速度更快，同时能够减少不必要的迭代，使得分拼线计划能够快速的进行调整。解决了以往传统遗传算法迭代次数多，收敛速度慢导致分拼排产计划不能很好的适应主线生产情况的问题。
一种基于优化自调遗传算法方法存储介质

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