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[发明专利]一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法-CN201710150335.5在审
发明人：包子阳;余继周 -专利权人：北京无线电测量研究所
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种遗传算法与差分进化算法串行融合的进化算法，该算法包括如下步骤S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群中的个体进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，对种群中不满足终止条件的全部个体进行遗传操作，产生子代种群1；S5，对子代种群1进行差分进化操作，产生子代种群2；S6，将子代种群2继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体通过本发明解决了遗传算法容易过早收敛、差分进化算法计算效率较低的问题点，提高进化算法的优化效率和优化效果。
一种遗传算法进化串行融合

[发明专利]一种基于量子机制的智能优化算法-CN201510044524.5在审
发明人：丰小月;管仁初;梁艳春 -专利权人：丰小月
申请日： 2015-01-29 - 公布日： 2016-10-05 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于量子机制的智能优化算法。该算法将量子机制引入到进化算法中，并根据实际问题的不同，将量子进化算法同优化算法组合，既保持了种群的多样性，又加速了进化算法的收敛速度，组合算法可以发挥两个算法的优点，使得算法的适应性更强。
一种基于量子机制智能优化算法

[发明专利]一种基于差分进化算法的高校排课方法-CN201610211684.9在审
发明人：丁青锋;邱翔 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2016-04-07 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于差分进化算法的高校排课方法，将排课算法问题转化成差分进化算法的问题，排课算法的因素和差分进化算法的算子相对应。时间安排算法与课室安排算法相结合，在排课过程的不同阶段，建立起优先的课室集，指导算法一直寻找最合适的课室，实时地对各类课室类型的资源和数量进行动态维护，避免了差分进化算法出现未成熟就收敛等问题，也有效地解决了
一种基于进化算法高校方法

[发明专利]一种关于进化算法的实验教学方法和系统-CN201910966399.1在审
发明人：胡小兵 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种关于进化算法的实验教学方法和系统。其目的是实现让所有学生同做一个实验，并且让学生深度参与到进化算法运行过程的中间步骤决策当中。本发明的方法和系统利用手机APP让上实验课的所有学生扮演进化算法中的智体群，每个学生是智体群中的一个智体。而老师在手机APP上负责问题设置、进化算法参数设置、以及算法运行进度控制。学生扮演的智体可以按进化算法的工作机理在APP上进行各自的决策行为。当所有智体完成各自的决策行为后，老师控制算法运行进入下一代智体群；学生又在新一代智体群中扮演智体进行决策行为。如此反复，直到进化算法的停止运行条件满足。实验最终输出结果是所有学生共同深度参与同一个进化算法运行过程的中间步骤决策的结果。
智体进化算法决策行为学生运行过程中间步骤手机参数设置工作机理控制算法实验教学输出结果条件满足停止运行问题设置系统利用运行进度实验课新一代老师算法决策

[发明专利]基于进化算法的高含水油田确定井位的方法-CN201510018306.4有效
发明人：杨超;王建君;齐梅;许晓明;李彦兰;韩洁;何辉;孙景民 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2015-01-14 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于进化算法的高含水油田确定井位的方法，包括步骤建立预定油区的油藏模型，将油藏模型划分网格；获取油藏资料，根据油藏资料按照历史拟合得出剩余油潜力富集区；计算剩余油潜力富集区中表示剩余油分布和注入水波及体积的井位约束值，得出井位优势区域；将优势区域内的油井运用进化算法进行迭代计算适应度函数，利用克里金算法对适应度函数进行评估，进化算法根据适应度函数进行调整，克里金算法考虑多维空间、块金效应和局部权重；根据进化算法迭代计算本发明以改进的进化算法和克里金算法为优化工具，构建动态潜力指数缩小进化算法的搜索空间，使优化计算收敛精度和速度大大增加。
基于进化算法含水油田确定井位方法

[发明专利]一种基于MPI的分布式差分进化算法及装置-CN201810210561.2在审
发明人：林俊浩;周育人 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-03-14 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于MPI的分布式差分进化算法，其包括如下步骤：采用Master‑Slave模型，将N+1个计算核心分为一个Master节点和N个Slave节点；每个Slave节点负责计算用户定义的函数Fitness；及Master节点用于运行差分进化算法进行分配计算任务的工作。本发明还公开了一种用于求解最优化的基于MPI的分布式差分进化系统，用于实现上述方法。本发明此算法可以使任务在有限的资源下以最短的时间完成，且具有高鲁棒性和容错能力，本发明的运算结果，和单机的运行结果一致，保证了原算法的能力不退化，并且差分进化算法基本不用改动，易于替换成新的进化算法，方便用户选择不同的进化算法
差分进化算法进化算法算法高鲁棒性容错能力用户定义运算结果运行结果最优化求解单机替换进化退化分配保证

[发明专利]一种新型的差分进化算法-CN201811191309.8在审
发明人：周育人;邓瑶 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明涉及科学和工程的技术领域，更具体地，涉及一种新型的差分进化算法。本发明提出了一种新型的差分进化算法，由于后代直接由优秀的父代产生提高了进化算法的局部搜索能力，通过对子代进化中心点的方向的控制，避免了差分算法的早熟收敛问题，并且通过本发明有效的改进了遗传算法的收敛速度
差分进化算法收敛局部搜索能力差分算法进化算法遗传算法中心点父代早熟进化后代改进

[发明专利]一种机械臂运动路径的确定方法及确定系统-CN201811154733.5有效
发明人：邹娟;樊婵;吴省红;邓彬;王求真;郑金华 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：然后判断进化种群中使优化函数中的横向误差优化函数和纵向误差优化函数的单调性均为递增或递减的个体数量是否达到阈值，若是，采用单目标进化算法确定最优解；否则，采用多目标进化算法确定最优解。本发明能够根据种群中使优化函数中的横向误差优化函数和纵向误差优化函数的单调性均为递增或递减的个体数量自适应选择采用多目标进化算法还是单目标进化算法求解优化函数，因此，本发明结合了单目标进化算法耗时短，多目标进化算法精确度高的优点
一种机械运动路径确定方法系统

[发明专利]一种基于自适应共享小生境进化算法的行人再识别方法-CN201610378683.3有效
发明人：张丽霞;杨磊;熊璐 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应共享小生境进化算法的行人再识别方法，包括以下步骤：(1)设计自适应共享小生境：(2)设计基于自适应共享小生境的进化算法，该算法根据自适应共享小生境技术设计进化算子和适应值函数，并通过合理设置参数，人为控制搜索方向，以及维持种群多样性等手段改善传统进化算法；(3)将基于自适应共享小生境进化算法应用于行人再识别问题，优化特征选择与提取过程，指导相似性度量方法的设计，提升行人再识别的准确度。本发明解决了传统进化算法存在的收敛速度慢和易早熟两大缺陷，并在很大程度上提升了行人再识别的准确度。
一种基于自适应共享小生境进化算法行人识别方法

[发明专利]一种基于Spark的分布式进化算法岛模型并行化方法-CN201711461284.4有效
发明人：周东清;孙康丽;程春田;武新宇 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明属于进化算法分布式并行领域，提供了一种基于Spark的分布式进化算法岛模型并行化方法。该方法解决单机进化算法求解大规模组合优化的效率问题，实现基于岛模型的同质与异质分布式进化算法，其中异质算法能提高种群的多样性，避免未成熟收敛的问题。基于Spark平台，分布式进化算法通过分而治之的思想将整个种群分布到集群不同的节点执行独立地进化过程，提升了求解效率，并且因种群在迁移周期内进行子种群交换而提高了整个种群的求解精度。
一种基于 spark 分布式进化算法模型并行方法

[发明专利]一种人体建模中曲面拟合的进化算法-CN201210476158.7无效
发明人：杨继新;刘芳;陶学恒;王学俊;程金石;王慧慧;张鹏;刘彤宴;卜繁岭;吕艳;刘佳琪 -专利权人：大连工业大学
申请日： 2012-11-21 - 公布日： 2013-02-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体建模中曲面拟合的进化算法，属于计算机应用技术领域。本发明的原理及有益效果：进化算法是一种新兴的搜索寻优技术，提供了一种求解复杂系统的通用框架。本发明将基于进化算法的B样条曲面拟合应用到人体建模中，首先利用进化算法的B样条曲线拟合方法确定曲线边界线，从而得到基面，再按照曲面拟合的基本原理反求出曲面控制点，依据进化算法对控制点适应度大小的判断进行优化选择该方法利用进化算法的鲁棒性提高计算速度和效率，简化求取过程，降低拟合过程产生的误差，进而证明了该方法的优越性。
一种人体建模曲面拟合进化算法

[发明专利]一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法-CN201710150892.7有效
发明人：包子阳;余继周 -专利权人：北京无线电测量研究所
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种遗传算法与粒子群算法并行融合的进化算法，该算法包括如下步骤：S1，随机生成初始种群；S2，利用适应度函数对初始种群进行适应度的计算；S3，实施进化计算步骤，设置适应度函数值的最小阈值为进化计算的终止条件；S4，进行遗传操作，产生子代种群1，同时进行粒子群进化操作，产生子代种群2；S5，将子代种群1和子代种群2合并，并按照适应度排序，取适应度高的个体组合为子代种群3；S6，将子代种群3继续返回步骤S2循环操作，直到达到进化计算的终止条件，输出具有最优适应度的个体。通过本发明解决了遗传算法后期效率低下、粒子群算法容易陷入局部最优解的问题，提高进化算法的优化效率和优化效果。
一种遗传算法粒子并行融合进化

[发明专利]基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法-CN202310220022.8在审
发明人：何奇恩;李峰;钟兴;徐开 -专利权人：长光卫星技术股份有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法，包括以下步骤：根据每个遥感卫星的成像条件对待覆盖区域进行区域分解，将待覆盖区域分解成所有遥感卫星的离散条带集；对离散条带集中的条带进行二进制编码，编码后得到的所有个体作为改进多目标进化算法的输入，改进多目标进化算法利用NSGA‑III算法和S‑CDAS算法的结合实现极端解保留机制；构建由多个目标函数组成的多目标优化模型，利用改进多目标进化算法对多目标优化模型进行求解本发明中的改进多目标进化算法能够保留极端解，进而基于该算法能够得到满意的区域覆盖结果，而且可以从其他目标维度优化区域覆盖方案的合理性。
基于改进多目标进化算法联合区域覆盖规划方法

[发明专利]基于差分进化和构象空间退火的蛋白质三维结构预测方法-CN201310299435.6有效
发明人：张贵军;程正华;姚春龙;邓勇跃;周晓根;陈先跑 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2013-07-15 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G06F19/16 文献下载
摘要：针对蛋白质三维结构预测这个高维复杂的优化问题，本发明提出了一种综合差分进化算法和构象空间退火算法的一种蛋白质三维结构预测方法，将差分进化算法融入到构象空间退火算法中，形成混合优化算法。在构象空间退火算法的框架下，差分进化算法能够很好的提高种群的多样性，同时差分进化算法中的全局优化因子能够增加种群竞争，提高了算法的收敛能力。
基于进化构象空间退火蛋白质三维结构预测方法

[发明专利]一种层叠太阳能电池结构优化方法-CN202010473536.0在审
发明人：高雅玙;易楚翘;杜庆国 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于电池设计领域，具体涉及一种层叠太阳能电池结构优化方法，包括：将待优化层叠太阳能电池的结构信息作为差分进化算法的种群信息、电池性能指标作为差分进化算法的优化目标，并将结构信息初始化；控制差分进化算法通过自适应调整每次迭代所需的缩放因子和交叉概率对初始结构信息进行多次迭代进化，每次迭代进化均是对层叠太阳能电池中各层结构进行联合调整得到新种群并采用预构建的电池性能预测神经网络根据所述新种群预测电池性能指标，最终得到最优结构信息。本发明自适应差分进化算法可联合调整各层结构，避免局部最优的问题，差分进化算法结合电池性能预测神经网络，可高效省时的自适应反向最优化设计电池结构，提高优化效率。
一种层叠太阳能电池结构优化方法

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