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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：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]一种基于遗传算法优化神经网络的卷烟材料与主流烟气成分的预测模型-CN201810839016.X在审
发明人：潘曦;宋旭艳;魏敏;李冉;郭国宁 -专利权人：湖北中烟工业有限责任公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于遗传算法优化神经网络的卷烟材料与主流烟气成分的预测模型,包括以下步骤：样本预处理；基于遗传算法得到神经网络最优的权值和阈值参数；基于遗传算法得到的最佳权值和阈值，构建神经网络，并训练神经网络模型；对训练得到的神经网络模型进行验证，评估模型应用于实际的效果。与不采用优化算法的神经网络相比，基于遗传算法优化的神经网络模型先使用遗传算法选择使模型误差达到最小的权值和阈值作为训练神经网络的初始参数，可以避免模型陷入局部最优解，而无法得到全局最优解。
神经网络遗传算法优化遗传算法权值和神经网络模型训练神经网络卷烟材料预测模型主流烟气全局最优解样本预处理初始参数模型误差评估模型优化算法阈值参数最优解构建验证应用

[发明专利]一种遗传算法最小二乘风电功率预测方法-CN201611003309.1在审
发明人：丛玉良;高超;丁连根;刘葳汉;张利平;周劲 -专利权人：吉林大学
申请日： 2016-11-14 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种遗传算法最小二乘风电功率预测方法，利用已收集到实测风速建立遗传算法最小二乘支持向量机预测模型，确定建模所用的输入、输出变量；对原始数据进行归一化处理，利用遗传算法优化参数的数据、最小二乘支持向量机预测模型训练和测试的样本数据；对遗传算法以及最小二乘支持向量机预测模型参数初始化设置，训练模型，通过遗传算法多代进化获得优化的最小二乘支持向量机预测模型参数，建立最小二乘支持向量机预测模型；用最小二乘支持向量机预测模型对测试样本做风速短期预测本发明运用遗传算法对LSSVM模型进行参数寻优，建立了基于GA‑LSSVM的风速信息预测模型，可以出色地实现数据的精确预测。
一种遗传算法最小乘风电功率预测方法

[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]基于遗传算法改进模糊神经网络的车辆分类方法-CN202011191747.1在审
发明人：高生飞;耿建兰 -专利权人：西安优信机电工程有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于遗传算法改进模糊神经网络的车辆分类方法，具体为：步骤1、获取学习样本，并给样本打上类别标签，构建基于遗传算法改进的模糊神经网络模型，并初始化模糊神经网络与遗传算法，设定相关的算法参数；步骤2、根据步骤1中的历史数据来训练基于遗传算法改进的模糊神经网络模型；步骤3、根据步骤2中得到的基于遗传算法改进的模糊神经网络模型得到待分类的车辆图像所属的车辆类别。
基于遗传算法改进模糊神经网络车辆分类方法

[发明专利]一种基于遗传算法和比功率的跟驰模型排放测算方法-CN201910925530.X在审
发明人：于谦;邬娜;肖雄;张玉婷;王元庆 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法和比功率的跟驰模型排放测算方法，涉及交通环境技术领域，本发明优化跟驰模型的全部参数，保证模型参数优化的全面性，利用遗传算法对所有参数进行交叉配对，既保证模型可以得到最优解，又可以利用遗传算法的特性减少模型参数的组合数，提高模型优化效率；同时由于本发明是利用遗传算法提出的一种优化方法，所以适用于众多跟驰模型，另外本发明利用遗传算法对跟驰模型参数进行优化后，与实测相比，模型仿真输出跟驰后车的时间‑速度、加速度曲线有明显的改善，模型仿真输出跟驰后车的VSP分布曲线有明显的改善，VSP均方误差明显减小，排放总量估算误差也明显减小。
一种基于遗传算法功率模型排放测算方法

[发明专利]基于遗传算法的模拟电路故障特征范围确定方法-CN201910753347.6有效
发明人：杨成林;周秀云;刘震 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G01R31/316 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的模拟电路故障特征范围确定方法，首先对模拟电路进行模糊组分析，得到各个模糊组信息，对每个模糊组的代表元件分别运行一次遗传算法，获取各个模糊组圆模型参数特征向量范围凸域的边界向量，每次遗传算法运行时，将元件参数向量作为遗传算法种群的个体，获取各个个体对应的圆模型参数，根据圆模型参数进行个体优选。本发明通过结合圆模型参数和遗传算法获取容差影响下的模拟电路故障特征向量范围，为故障诊断提供精确故障字典。
基于遗传算法模拟电路故障特征范围确定方法

[发明专利]一种基于遗传算法的电机系统能耗计算方法-CN201710960223.6在审
发明人：苏娟;李嘉;孙笑非;窦伟;李思源;杜松怀;翟庆志;朱薪志;付卫东;杨硕 -专利权人：中国农业大学;国网河北省电力公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遗传算法的电机系统能耗计算方法，包括利用遗传算法对预设的能耗计算模型进行校正，获得校正后的能耗计算模型；根据实测运行数据利用所述校正后的能耗计算模型计算电机系统的能耗。本发明提供的基于遗传算法的电机系统能耗计算方法，利用遗传算法对预设的能耗计算模型进行校正，然后根据实测运行数据利用校正后的能耗计算模型计算电机系统的能耗，利用遗传算法对能耗参数进行辨识能够避免辨识结果陷入局部最优解
一种基于遗传算法电机系统能耗计算方法

[发明专利]一种基于遗传算法的飞机装配测量场布局方法-CN202010353884.4有效
发明人：汪俊;丁超;张沅 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的飞机装配测量场布局方法，包括以下步骤：建立基于0‑1规划的装配测量场布局模型；通过遗传算法求解装配测量场布局模型，得到测量场优化布局。本发明通过建立基于0‑1规划的测量场布局优化模型，再利用遗传算法求解，实现测量场布局的智能优化，为高精度测量定向点打下了基础。利用0‑1规划建立测量场布局优化模型，使得复杂测量场的布局问题变得表述清晰、简洁且便于求解；再利用遗传算法求解模型，高效、便捷。
一种基于遗传算法飞机装配测量布局方法

[发明专利]基于复合熵的遗传算法参数优化方法、系统、设备及介质-CN202110714239.5在审
发明人：林远长;刘宗辉;何国田;刘东;何玉泽;尚明生 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院;重庆大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种基于复合熵的遗传算法参数优化方法、系统、设备及介质，该方法包括：构建基于遗传算法的网络模型；利用转化规律将种群中的个体转化为网络节点，以及将遗传操作中的交叉、变异转化为网络的边连接；计算遗传算法在不同迭代次数、交叉概率、变异概率下所对应网络模型的测度指标，根据测度指标计算复合熵；根据复合熵的变化趋势来判断遗传算法参数的合理性，从而优化遗传算法参数。本发明达到了理论指导迭代次数和操作算子选择的目的，避免了现有研究中对操作算子经验性选择中的主观性，对遗传算法迭代次数和操作算子的选择提供一定的理论指导，也为揭示遗传算法的进化过程提供了一种全新的视角。
基于复合遗传算法参数优化方法系统设备介质

[发明专利]基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法-CN201810814471.4有效
发明人：黄辉;杨敏;冯葳;陈鹏;吴正;邹安安 -专利权人：五邑大学
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过调节电机参数得到目标参数，然后以目标参数、决策量、目标函数和约束条件作为输入量构建遗传算法模型，由遗传算法模型进行处理后得到最优解，完成目标参数的优化，可以有效的抑制转矩脉动，并且通过采用遗传算法，不会像人工修正一样那么盲目，可以提高电机的效率。
基于遗传算法直流永磁电机多目标参数优化方法

[发明专利]在低功率控制器上执行遗传算法-CN202010311148.2在审
发明人： S·M·A·侯赛因 -专利权人：激发认知有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请案涉及在低功率控制器上执行遗传算法。一种方法包含从多个模型选择模型的子集。所述多个模型是基于遗传算法生成且对应于所述遗传算法的第一时期。所述多个模型中的每一者包含代表神经网络的数据。所述方法包含关于所述子集的至少一个模型执行所述遗传算法的至少一个遗传操作以生成可训练模型。所述方法包含确定与先前反向传播迭代相关联的改进率。所述方法包含基于所述改进率选择所述可训练模型或先前可训练模型中的一者作为所选择的可训练模型。所述方法包含通过训练所述所选择的可训练模型生成经训练模型。所述方法包含将所述经训练模型作为输入添加到所述第一时期之后的所述遗传算法的第二时期。
功率控制器执行遗传算法

[发明专利]永磁同步电机参数辨识方法、电子设备和存储介质-CN202210610099.1在审
发明人：彭思齐;郭旦;彭鸿羽;李伟俊;王婧;李福;陈思溢 -专利权人：湘潭大学;佛山湘潭大学绿色智造研究院
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： H02P21/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种永磁同步电机参数辨识方法，包括以下步骤：基于永磁同步电机在d‑q轴坐标系下的数学模型，确定改进遗传算法的适应度函数；使用改进遗传算法对永磁同步电机进行参数辨识；其中，改进遗传算法是指，遗传算法每进化X代则采用拟牛顿法对遗传算法的结果进行一次寻优。
永磁同步电机参数辨识方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多种群遗传算法的泵站优化调度方法-CN202310899081.2有效
发明人：熊新;袁浩然;郭凯;李祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多种群遗传算法的泵站优化调度方法，属于泵站调度技术领域。本发明所述基于多种群遗传算法的泵站优化调度方法包括：构建泵组总轴功率最小的泵站调度模型；采用泵的流量扬程关系优化泵站调度模型，然后基于多种群遗传算法的求解。本发明将泵组总轴功率最小的泵站调度模型进行优化后进行多种遗传算法求解，减少了模型中的控制变量从而减少解决方案的搜索区域和消耗的时间，避免了算法过早收敛，收敛太慢的问题。另外，采用多种群遗传算法求解，每个种群的交叉概率和变异概率，从而确定泵站最佳开机组合，得到消耗功率最小的方案，同时也保证各个水泵均处于高效率运行状态。
一种基于多种遗传算法泵站优化调度方法

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