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[发明专利]一种燃气轮机仿真动态性能控制律参数确定方法-CN202110121594.1在审
发明人：董瑜 -专利权人：中国航发沈阳发动机研究所
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本申请属于燃气轮机动态性能控制律参数确定技术领域，具体涉及一种燃气轮机仿真动态性能控制律参数确定方法，包括：基于设定的燃气轮机动态性能控制律参数种群，对应计算得到燃气轮机动态性能参数；基于计算得到的燃气轮机动态性能参数，对应计算得到与实际燃气轮机动态性能参数间的适应度；依据选择概率淘汰较差适应度对应的燃气轮机动态性能控制律参数种群，对剩余的燃气轮机动态性能控制律参数种群进行交叉、变异，产生燃气轮机动态性能控制律参数子种群，以子种群更新设定的燃气轮机动态性能控制律参数种群，直至达到遗传代数；选取剩余燃气轮机动态性能控制律参数种群中的燃气轮机动态性能控制律参数。
一种燃气轮机仿真动态性能控制参数确定方法

[发明专利]动态环境下基于免疫反应的多种群优化方法-CN201610583290.6在审
发明人：张伟伟;王晓;张秋闻;孟颍辉;常化文;李灿林;李晔;丁汉清 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2016-07-22 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态环境下基于免疫反应的多种群优化方法，其步骤如下：初始化固有种群，并计算其适应度值；检测变化发生与否，若变化发生，重新更新搜索种群；对固有种群实施固有免疫反应，更新固有种群；判断是否有个体处于激活状态，若是，则激活个体，产生自适应种群；对自适应种群实施自适应免疫反应，更新自适应种群；压缩种群；判断算法是否满足终止条件。本发明具有对“黑匣子”动态最优化问题求解效果精确的优点，可用于动态环境下的复杂问题获得最优化解；不仅具备定位局部最优的能力，而且能够跟踪变化后的局部最优，并在全局寻优和局部寻优中达到较好的平衡，能够有效的解决动态环境下的优化问题
动态环境基于免疫反应多种优化方法

[发明专利]一种基于鲸鱼算法的动态多目标社团检测方法-CN202211598102.9在审
发明人：陈国强;周宏基;彭文博;戴桃运 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明涉及目标社团检测技术领域，具体涉及一种基于鲸鱼算法的动态多目标社团检测方法，该方法包括：对动态网络进行初始社团划分以得到初始化种群，构建目标函数对初始化种群评估得到当前的最优解；利用鲸鱼算法对初始化种群内个体位置进行迭代更新，对每次迭代更新后的种群评估更新最优解得到更新最优解；以预设次数的迭代更新作为一个迭代周期，每个迭代周期后计算种群间共识，并将种群间共识插入到种群中参与下次迭代，直至达到停止条件后停止迭代并获取种群内共识，计算当前时间节点的解，以得到动态网络中每个时间节点的解，进而得到动态网络中的社团，提高了社团检测的准确性。
一种基于鲸鱼算法动态多目标社团检测方法

[发明专利]基于双种群基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法-CN201610561245.0有效
发明人：刘若辰;焦李成;安莉佳;冯雯;于昕;李阳阳;王爽;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-07-15 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于双种群基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法，用于解决现有基于基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法中存在的调度规则质量差的技术问题，实现步骤是：构造动态车间仿真模型；对基因表达式编程算法进行初始化；计算适应度，并判断是否满足停机准则；获取收敛性种群CP和多样性种群DP；对收敛性种群CP和多样性种群DP进行遗传操作，得到新的种群；从新种群中挑选适应度占优的调度规则；一直循环迭代，直至满足停机准则，本发明获得的调度规则减小了动态车间中工件的最大完工时间，能够应用于工业制造、生产作业计划、交通运输和航空航天等技术领域。
基于种群基因表达式编程动态车间调度规则优化方法

[发明专利]基于动态多目标优化的采摘机械臂轨迹规划方法及装置-CN202311122516.9在审
发明人：谭志平;唐宇;方明伟;邢诗曼;黄文轩;黄明浩;黄华盛;郭琪伟 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于动态多目标优化的采摘机械臂轨迹规划方法及装置，该方法包括：根据采摘机械臂的环境条件，对目标参数的约束范围进行调节；根据调节后的约束范围采样获取初始种群，根据采摘机械臂的多目标函数计算初始种群的适应值序列，并计算适应度地形特征和动态变化强度；基于强化学习确定动态变化强度对应的进化动作，根据适应度地形特征对初始种群执行进化动作，得到下一代种群，直到满足预设条件；根据种群的适应度值确定目标参数的最优值，根据目标参数的最优值对应的路径点确定采摘机械臂的最优轨迹本发明实现对各种不同环境的采摘机械臂动态多目标优化问题优化策略的动态选择，快速有效得到目标参数的最优值。
基于动态多目标优化采摘机械轨迹规划方法装置

[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]基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法-CN201110030221.X有效
发明人：符小卫;高晓光;陈军;李波 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2011-01-27 - 公布日： 2011-06-01 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应变异遗传算法的动态飞行路径规划方法，随机生成初始种群并计算其适应度，统计种群中可行解E(t)并进行精英保留操作，对非可行解S(t)进行交叉、变异、插入、删除操作，计算操作过后的E(t)和S(t)组成的过渡种群的适应度；用E(t)单点随机变异得到的个体和随机生成的个体中的可行解，替换过渡种群的不可行解；判断是否进化到根据问题复杂程度选取的代数或者种群已收敛；若是，则种群中最优个体就是规划出来的飞行路径本发明可以提高种群的多样性和收敛能力，可以为动态飞行路径规划这样的随时间变化的动态优化问题提供一种可行的解决途径。
基于自适应变异遗传算法动态飞行路径规划方法

[发明专利]面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法-CN202210202320.X在审
发明人：陈亚绒;王陈;黄沈权;沈纯纯;朱立夏;周富得 -专利权人：温州大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向动态等效并行机调度问题的快速非支配排序遗传算法，按下述步骤进行：S1：混合启发式规则MODD，ATC，X‑RM与随机方法生成种群；S2：基于动态规划的解码方法对种群个体进行目标值计算；S3：判断是否满足终止条件；若是，结束；否则，对种群中的个体进行快速非支配排序；S4：通过遗传算子产生子代种群；S5：将父代种群和子代种群合并而成规模为2N的种群；S6：对种群中个体进行快速非支配排序，结合拥挤度计算确定种群；S7：对种群个体进行邻域搜索产生新解替换原冗余解。
面向动态等效并行调度问题快速支配排序遗传算法

[发明专利]基于动态权重M-TOPSIS多属性决策的多目标优化改进遗传算法-CN201711071604.5有效
发明人：王丽群;杨国来 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-11-03 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态权重M‑TOPSIS多属性决策的多目标优化改进遗传算法，首先确定多目标优化的数学模型与遗传算法参数，建立约束可行的种群和种群目标函数矩阵；然后采用熵权法计算目标函数的客观权重，合成目标函数的混合动态权重，采用基于动态权重的M‑TOPSIS方法进行种群个体排序，获得Pareto临时解集；按照排序对个体附虚拟适应度值，采用比例选择算子与轮盘赌方法选择出子代种群；再对子代种群进行交叉、变异操作；最后合并Pareto临时解集和变异操作后的子代种群产生新种群；直到满足算法终止条件，即得最优解与Pareto最优解集。
基于动态权重 topsis 属性决策多目标优化改进遗传算法

[发明专利]一种芦苇虉草群落中两物种互补利用土壤养分的确定方法-CN201710429744.9有效
发明人：付为国;赵云;王雨轩 -专利权人：江苏大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：包括如下步骤：分别选择单生虉草种群和单生芦苇种群，动态测量两物种种群下不同层次土壤有效氮（铵态氮和硝态氮）和有效磷含量一年中的动态变化，并结合两物种的生长动态差异和根系分布差异，估算出芦苇种群和虉草种群对土壤有效氮和有效磷的补偿利用率
一种芦苇群落物种互补利用土壤养分确定方法

[发明专利]移动边缘云计算系统中基于演进博弈的动态资源分配方法-CN201710709945.4有效
发明人：夏玮玮;张静;黄博南;邹倩;程之序;燕锋;沈连丰 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-08-18 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动边缘云计算系统中基于演进博弈的动态资源分配方法，包括：(1)根据网络覆盖情况将网络分成若干个区域，每个区域可接入服务点有所不同，网络内有一个集中控制器；(2)同一个区域内具有任务卸载需求的终端形成一个种群，种群内的终端建立任务卸载代价函数；(3)每个种群的所有终端在SP选择策略集内随机选择可接入SP；网络内各个种群内部建立演进博弈；(4)各个种群的终端计算任务卸载代价并将SP选择策略和代价信息发送至控制器；(5)种群根据动态复制进行SP选择策略更新；(6)动态复制达到演进均衡。本发明基于演进博弈，充分利用SP的计算资源和无线资源，在以种群内所有终端任务卸载代价都相等为目标的同时，满足各移动终端的任务卸载需求。
移动边缘计算系统基于演进博弈动态资源分配方法

[发明专利]一种工业互联网背景的多企业动态任务调度方法及系统-CN202310689077.3在审
发明人：柴森春;郝艺;崔灵果;柴润祺;王昭洋 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业互联网背景的多企业动态任务调度方法及系统，调度方法包括：确定初始参数，基于初始参数初始化发展层种群和成熟层种群；判断是否需要对企业任务的任务参数信息进行更新；判断是否需要进行染色体定向修改；对发展层种群与成熟层种群的适应度进行评价；基于纵横协同进化方法获取个体替换后的成熟层种群；对个体替换后的成熟层种群中适应度排序靠前的个体对应解进行禁忌搜索，基于搜索结果获取最优解，直至任务清单清空。调度系统包括动态任务调度中心、企业信息系统、工业现场终端。本方法运算速度快，实时性更强，全进程跟进制造任务，有效应对当前工业生产制造过程高动态性、不确定性、制造任务规模大、复杂度高的问题。
一种工业互联网背景企业动态任务调度方法系统

[发明专利]一种建设项目多目标优化方法-CN201911170487.7在审
发明人：李政道;杨晨;李世钟;周美转 -专利权人：深圳大学;艾伯资讯（深圳）有限公司;深圳市鹏城建筑集团有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种建设项目多目标优化方法，包括如下步骤：确定多目标优化的数学模型与遗传算法参数；建立约束可行的种群和种群目标函数矩阵；根据目标函数矩阵，采用熵权法计算目标函数的客观权重，合成目标函数的混合动态权重；对种群采用基于动态权重的方法进行排序，得到Pareto临时解集；根据种群个体排序对个体附虚拟适应度值，采用比例选择算子与轮盘赌方法选择出子代种群；对子代种群进行交叉操作；对交叉操作后的子代种群进行变异操作；对Pareto临时解集和进行变异操作后的子代种群进行合并，产生新种群；若达到算法终止条件，则算法终止，否则返回。
一种建设项目多目标优化方法

[发明专利]一种用于监测候鸟迁徙的序列图像种群识别方法-CN202011553426.1有效
发明人：夏靓亮;史忠科 -专利权人：西安费斯达自动化工程有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：为了克服现有方法不能准确鸟类种群在迁徙过程中的动态特性的技术问题，本发明提供了一种用于监测候鸟迁徙的序列图像种群识别方法，该方法采用图像序列对鸟类进行追踪，并对飞鸟连续帧连通域进行动态匹配，有效获取鸟类种群信息的同时还能够对其飞行轨迹
一种用于监测候鸟迁徙序列图像种群识别方法

[发明专利]参数优化及其服务方法、设备及存储介质-CN202110214035.5在审
发明人：严超华;鞠林;粘为博;王兵;卿泉;王刚 -专利权人：淘宝（中国）软件有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：在本申请实施例中，对基于种群演进的参数优化方法进行改进，在优化过程中，结合用于参数优化服务的资源的动态变化信息，对算法模块的参数组合进行与资源适配的种群迭代，一方面基于种群迭代可自动化完成算法参数的优化，有利于让算法在研发效率上得到大的提升，另一方面进行与资源适配的种群迭代，允许用于参数优化的资源动态变化，在资源池化场景中便于对资源进行动态、灵活调度。
参数优化及其服务方法设备存储介质

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