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[发明专利]一种基于进化算法的优化平台-CN200510094958.2无效
发明人：刘红星;沈庆宏;朱博;肇莹;刘聆哲;高敦堂;都思丹 -专利权人：南京大学
申请日： 2005-10-24 - 公布日： 2006-03-22 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：一种基于进化算法的优化平台，它用于线性规划、非线性规划等单目标约束优化问题的求解，特别是多极值全局优化问题的精确求解。平台旨在：克服现有进化工具需要用户编写源程序、或需要在命令行进行多次文本输入的麻烦，克服进化算法算子功能重叠使用不便的问题、进化机制不健全的问题等。平台的特点是：包括四个模块——优化问题的输入模块、增广目标函数的定义模块、进化计算模块、优化结果的输出模块等；每个模块与用户的交互都在图形化界面下进行；进化计算模块只使用两个功能明确的进化算子——全局勘探算子和局部重点搜索算子
一种基于进化算法优化平台

[发明专利]一种城市主干道双向信号协调控制方法-CN202211067238.7在审
发明人：赵红星;何瑞春;马昌喜 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G08G1/081 文献下载
摘要：本发明采用的技术方案是：一种城市主干道双向信号协调控制方法，包括：改进的差分进化算法；将改进的差分进化算法应用于城市交通干线协同控制配时优化模型求解。本发明提出的IMCDE算法相对ABC算法、SFLA和GA在收敛精度和收敛速度上更具优势，算法耗时相对其它三种算法更小，更加适用于时效性更高的交通实时控制及模型优化。
一种城市主干道双向信号协调控制方法

[发明专利]基于协同进化算法的电力市场仿真系统、方法及介质-CN201910922494.1在审
发明人：黄国日;王刚;周杨;卢智;宋艺航;尚楠;陈政;冷媛;张翔;杨再敏 -专利权人：南方电网能源发展研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协同进化算法的电力市场仿真系统、方法及介质，所述系统包括：协同进化算法模块，用于根据协同进化算法仿真电力市场成员的竞价行为，得到最优报价策略集合；外部数据接入模块，用于接收协同进化算法模块导入的最优报价策略集合；交易管理模块，用于对参与电力市场的市场成员和出清算法进行配置，进行仿真后得到不同市场环境的最优报价策略；交易计划管理模块，用于构建用电量预测模型预测评估用电需求预测值，编制对应的电力市场交易计划；市场结算模块
电力市场进化算法协同报价策略集合电力市场交易交易管理模块用电量预测电力交易电力系统仿真系统管理模块管理系统交易计划交易结算接入模块结算规则结算模块模型预测市场环境外部数据用电需求不兼容构建竞价清算编制评估预测混乱配置考核协调统一建设

[发明专利]一种基于进化算法的多智能体路径规划方法-CN202211085630.4在审
发明人：黄婷;刘静;刘晓涛;庄峰 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种路径规划方法，具体的说是一种基于进化算法的多智能体路径规划方法，包括实施步骤如下：A.计算最优单智能体路径候选节点；B.构建进化算法初始种群；C.评估种群中个体的适应值；D.执行选择算子；发明采用进化算法启发式地规划无冲突多智能体路径集合，求解速度快，计算效率高，本方法采用基于种群的进化算法同时搜索多组多智能体路径集合，算法不易落入局部最优，能够在可控的时间内不断降低多智能体路径集合成本
一种基于进化算法智能路径规划方法

[发明专利]一种基于差分进化的全局采样方法-CN202310985155.4在审
发明人：李亦;管晓乐;王泽宇;李洪双 -专利权人：南京航空航天大学;北京动力机械研究所
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于差分进化的全局采样方法，以航空涡轮发动机为研究对象，针对结构的转子静子间隙变化量进行研究，实现其不确定性量化并作为全局采样方法的主要目标。本发明将差分进化算法与Metropolis‑Hastings算法进行结合，同时改进传统算法采样单一马尔科夫链过程，采用多条马尔科夫链进行后验分布的计算。本发明不仅将差分进化算法中的采样方法应用在采样过程中，而且对差分进化算法的缩放因子与随机游走过程进行了改进，不受限制于高斯分布的假设。
一种基于进化全局采样方法

[发明专利]基于多目标进化算法的工程设计优化中的改进方法和系统-CN201110037461.2有效
发明人：图沙尔·戈尔 -专利权人：利弗莫尔软件技术公司
申请日： 2011-01-26 - 公布日： 2011-09-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：依据一方面，独立地进行产品的多个基于多目标进化算法的工程设计优化。每个独立进行的优化在初始代和/或进化算法等参数上与其它优化不同。例如，初始代的群体(设计方案)可从随机或伪随机数生成器的结果随机生成。另外，每个优化采用特定的进化算法，包括但不限于非支配排序遗传算法、Pareto强度进化算法等。而且，每个独立进行的优化得到的Pareto最优解被组合以生成一组更好地收敛和多样化的解。
基于多目标进化算法工程设计优化中的改进方法系统

[发明专利]基于改进差分进化算法的机器人标定方法-CN201810803346.3有效
发明人：于连栋;姜一舟;赵会宁;刘士达;韩丽玲;张进 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进差分进化算法的机器人标定方法，用于六自由度工业机器人几何参数标定，建立机器人运动学模型；机器人在工作空间运动，读取并记录机器人在各路点位置时的关节转角，同时利用激光跟踪仪测量并记录各路点位置机器人末端执行器的实际位置坐标；计算机器人理论位置坐标；计算各路点间理论距离与实际距离，并建立目标函数确定待辨识结构参数；以改进的差分进化算法辨识结构参数；将辨识出的结构参数误差代入验证。本发明集合模拟退火算法和种群多样性评价函数，改进了传统差分进化算法全局收敛性差的缺陷，提高了机器人结构参数误差的辨识精度和效率，同时又吸收了差分进化算法收敛速率快的特点。
基于改进进化算法机器人标定方法

[发明专利]基于改进差分进化算法的三维无人机航迹规划方法及装置-CN202210316681.7在审
发明人：张涛;张伟;刘峻成 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进差分进化算法的三维无人机航迹规划方法及装置，方法包括：建立无人机飞行的航迹规划模型；根据无人机飞行的任务参数以及三维环境设置种群规模以及最大化进化次数，对种群进行初始化、变异、交叉以及选择的迭代更新；基于改进差分进化算法更新种群规模大小，并在迭代更新后种群的局部搜索能力满足路径搜索条件的情况下，输出无人机航迹规划；将无人机航迹规划输入至航迹规划模型中，得到无人机航迹的路径仿真结果。本发明通过改进差分进化算法能够通过减少种群数量，得到种群最优解，提高算法的局部搜索能力，从而得到更加合理的无人机航迹规划。
基于改进进化算法三维无人机航迹规划方法装置

[发明专利]基于差分进化算法的多层频率选择表面复合吸波结构及材料的优化设计方法-CN201510185532.1有效
发明人：王群;吕志蕊;唐章宏;徐欣欣 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-04-18 - 公布日： 2017-07-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开基于差分进化算法的多层频率选择表面复合吸波结构及材料的优化设计方法。包括利用差分进化算法对种群变量进行变异、交叉操作；利用电磁仿真软件对复合结构进行建模计算，计算结果反馈到程序中完成选择操作；在变量域中搜索并产生达到目标函数的最优模型及最优结构参数和材料参数。本发明的基于差分进化算法优化设计多层频率选择表面复合吸波结构及材料，不仅能够优化模型的结构参数，而且可以根据原始吸收剂和基底的电磁参数由差分进化算法优化得到最优配比的新材料。
基于进化算法多层频率选择表面复合结构材料优化设计方法

[发明专利]一种车辆路径问题的优化方法及装置-CN202010682240.X在审
发明人：张闻强;李浩然;严吉卡;杨卫东;许德刚;刘刚;魏蔚;杨翟基;侯文林 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明将遗传算法和差分进化思想相结合应用于解决车辆路径问题上来，且并非将两者直接相结合，而是调整了引入基于差分进化思想的进化操作的使用时机，也即在整个计算过程中，进化迭代次数与进化迭代终止次数的比值大于设定比值时，才对第一临时种群P′t+1执行基于种群中个体间差异来调整种群中个体的进化操作，以得到新的初始化种群Pt+1，并更新新的精英种群本发明在结合遗传算法和差分进化思想的优点的同时，恰当地使用局部搜索策略不仅可以使得整个算法的搜索能力得到进一步的提升，同时有效的缩短了复杂的操作而引起的求解时间的增加，使得最终得到的车辆配送路径较优。
一种车辆路径问题优化方法装置

[发明专利]一种基于协同进化算法的大规模多目标项目调度方法-CN201910904407.X在审
发明人：申晓宁;李爱民;郭一楠;陈庆洲 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协同进化算法的大规模多目标项目调度方法，包括(1)构建基于协同进化算法的大规模多目标项目调度模型；(2)初始化算法参数；(3)产生初始父代群体；(4)对决策变量进行分组；(5)若迭代代数是分组个数的整数倍，则基于遗传算法依次进化每一个分组；否则，基于分组的贡献度选择一个分组进行遗传进化；(6)利用进化后得到的群体更新外部存储器，并更新分组的贡献度；(7)判断迭代代数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，把当前外部存储器作为
分组迭代外部存储器进化算法项目调度多目标贡献度代数进化协同抗风险能力不确定性调度问题动态分配父代群体更新分组计算资源决策变量软件项目算法参数遗传进化遗传算法初始化整数倍自适应构建调度输出预测更新群体

[发明专利]一种短期网络流量预测方法-CN201811538729.9有效
发明人：林振荣;刘承启;黄文海;伍军云;王炜立 -专利权人：南昌大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络的短期网络流量预测方法，包括以下步骤：步骤1：数据预处理，将数据集拆分成训练样本和测试样本；步骤2：初始化小波神经网络WNN结构及自适应微分进化算法ADE种群大小NP、最大进化代数G、初始变异概率F0、交叉因子CR的参数；本发明在小波神经网络修正参数的步骤中增加动量项；同时采用自适应微分进化算法(ADE)生成小波神经网络初始连接权值、小波系数及动量项系数，通过优化调整WNN参数初始化的策略，建立了基于自适应微分进化算法优化小波神经网络(ADE‑WNN)的模型，经过优化改进的小波神经网络模型，收敛速度更快，预测精度也更高且具有很好的稳定性
一种短期网络流量预测方法

[发明专利]X结构下带差分进化的高质量Steiner最小树构建方法-CN201910306100.X有效
发明人：刘耿耿;吴海林;郭文忠;陈国龙 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种X结构下带差分进化的高质量Steiner最小树构建方法，基于最小生成树和差分进化算法，通过最小生成树生成法对种群进行初始化，采用改进过的差分进化算法对种群进行求解，基于贪心的选择策略，使得每次迭代都能保留当前种群的最优解进入下一代继续进行迭代优化操作本发明能够有效的优化布线树的线长，实现X结构下带差分进化的高质量Steiner最小树构建方法。
结构下带差分进化质量 steiner 小树构建方法

[发明专利]基于超启发式进化算法的多任务大规模车辆路径优化方法-CN202310492553.2在审
发明人：郝星星;张瑞邦;周伟;王德奎;马亮;何前宝 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于超启发式进化算法的多任务大规模车辆路径优化方法，通过超启发式算法选择一系列低级的扰动启发式算子构成任务的初始解，再用此解去求解具体的任务；由于超启发式算法几乎不依赖于所求解问题的领域，因此保证了算法的通用性；利用知识迁移机制，同时处理多个任务，只让个体求解其擅长的任务，在进化的过程中将种群中的个体分为不同的技能组，同时允许不同的技能组之间进行知识迁移，使得在某一个任务上学习到的知识可以传递给其他任务，从而促进了各任务组之间的共同进化；对于大规模车辆路径优化问题采用局部搜索算法，对于局部搜索空间大小的确定，让其在进化中自适应地调整，而不是人工指定，从而提高算法的自适应性。
基于启发式进化算法任务大规模车辆路径优化方法

[发明专利]基于有限差分和差分进化算法的ICP-AES谱线重叠干扰校正方法-CN202010721357.4有效
发明人：廉小亲;陈彦铭;刘钰;黄静;龚永罡;霍亮生 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G01N21/73 文献下载
摘要：本发明提供一种基于有限差分和差分进化算法的ICP‑AES谱线重叠干扰校正方法：以均方根误差为度量准则建立谱线重叠干扰校正评价函数。获取子峰谱线的峰值点后，获取重叠谱线中子峰谱线特征波长的最小取值区间。优点：利用有限差分法和差分进化算法求解评价函数的最优解，有效的避免了传统的谱线拟合法中假收敛现象。相比于传统的谱线拟合法中通过DFP算法求解评价函数最优解的方法，差分进化算法具有全局优化的特点，无需考虑各特征参数的迭代初值，只需要设定搜索范围即可；另一方面，由于差分进化算法是一种直接寻优算法，因此无需考虑评价函数的梯度等先验信息
基于有限进化算法 icp aes 重叠干扰校正方法