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[发明专利]基于粒子群优化与Kriging模型的近似优化方法-CN201810926429.1在审
发明人：王东;刘莉;龙腾;武宇飞 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开的基于粒子群优化与Kriging模型的近似优化方法，属于工程优化设计技术领域。本发明实现方法如下：利用粒子群进化引导简单样本点向全局最优解聚集，采用模糊c‑均值聚类方法对简单样本点进行聚类开展兴趣区域辨识，实现在平衡局部搜索与全局探索的基础上充分挖掘设计空间信息。通过在兴趣区域序列新增高精度样本点，不断更新Kriging模型，引导优化快速向全局最优解收敛。本发明能够有效提升优化方法的全局探索能力与局部搜索能力，降低复杂工程系统优化过程中的计算成本，尽可能避免遗漏全局最优解，提高设计结果的可靠性。本发明适合应用于包含高精度分析模型的复杂工程系统设计优化领域，能够解决相应相关工程问题。
全局最优解优化复杂工程系统粒子群优化简单样本兴趣区域近似高精度分析模型局部搜索能力设计技术领域工程问题工程优化局部搜索均值聚类设计结果设计空间设计优化粒子群样本点辨识聚类全局遗漏收敛进化探索模糊挖掘更新平衡应用

[发明专利]一种新的迭代STAP优化方法-CN201910349657.1有效
发明人：蔡雷雷;李兴林;钟凯;朱浩铭;夏泽宇;胡进峰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的迭代STAP优化方法，属于雷达技术领域，具体涉及一种期望约束下的迭代STAP优化技术。本发明首先对优化问题的约束进行分解并定义理想滤波器的期望，重新构造约束优化的目标函数后并进一步加入对权向量的约束，最后对构造的目标函数通过迭代算法进行迭代来求解滤波器权重。本发明与现有直接求STAP权向量的方法相比，本发明所带来的技术效果为：将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题，并通过协调子问题的解而得到大的全局问题的解，能确保得到全局的最优解；同时，其杂波的抑制性能更好
一种 stap 优化方法

[发明专利]一种求解全局优化问题的正交逐次逼近方法-CN201410191150.5无效
发明人：程春田;冯仲恺;廖胜利;牛文静;武新宇;李刚;申建建 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2014-05-06 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于正交试验设计和变尺度邻域搜索的正交逐次逼近方法，包括以下步骤：设置初始化参数，由所求问题维度和离散水平数选择合适的正交表；由初始点x⁰出发在可行域内开展正交试验采用惩罚函数法评估计算各试验方案；从试验方案中选择新的迭代点，若x¹优于x⁰，则令x⁰＝x¹，同时扩大搜索步长增强全局搜索，否则缩小搜索空间加强局部寻优；重复上述步骤，反复迭代，逐次逼近全局最优解，直至满足收敛条件。本发明提出一种求解全局优化问题的正交逐次逼近方法，具有原理简单、计算参数少、收敛速度快等优点，可快速获取全局优化问题的最优解或其近似解。
一种求解全局优化问题正交逐次逼近方法

[发明专利]一种基于改进粒子群算法的装配序列规划方法-CN202010030756.6有效
发明人：赵永胜;侯玉晴;蔡力钢;王建华 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群算法的装配序列规划方法，本方法考虑装配问题求解过程中，粒子群算法容易陷入局部优化，出现多个优化解，但实际可行优化解效率较低，因此，根据迭代过程中全局最优值的实际更新情况，改进标准粒子群算法中的w参数，以前后两次的全局最优最优值的变化与否为基础，通过对w参数的自适应调整，提高算法的收敛精度和全局搜索能力。将传统标准的w固定模式改进为在考虑全局最优值的变化情况下，以迭代次数为变量的非连续性变化的可调节参数模式，可以有效提高粒子群算法的收敛准确性和全局搜索能力，较好地解决在装配序列规划问题中出现的可行解效率较低的问题
一种基于改进粒子算法装配序列规划方法

[发明专利]一种基于大规模全局优化技术的变循环发动机过渡态优化方法-CN202010401012.0有效
发明人：马艳华;杜宪;孙希明;洪伟;赵旭东 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于大规模全局优化技术的变循环发动机过渡态优化方法，属于航空发动机过渡态控制优化技术领域。通过将过渡态控制优化问题转变为大规模全局优化问题，采取竞争粒子群算法对控制输入量的单步增量序列进行优化搜索，克服了传统SQP算法依赖模型特性、后期收敛速度缓慢及容易陷入局部最优解的缺点，具有一定的快速性和可移植性
一种基于大规模全局优化技术循环发动机过渡方法

[发明专利]一种基于Kriging代理模型的并行计算全局优化方法-CN201910891419.3有效
发明人：罗阳军;邢健 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：一种基于Kriging代理模型的并行计算全局优化方法，即PEI‑R算法，属于全局优化算法技术领域。本发明利用代理模型方法配合并行加点准则，实现高效高精度的全局优化计算。该方法通用性好目标函数计算次数少，不仅适用于常规优化问题，还适用于无法获得梯度的复杂工程及多学科优化问题求解。
一种基于 kriging 代理模型并行计算全局优化方法

[发明专利]一种联邦学习的动态分区混合博弈建模的优化方法-CN202210489258.7在审
发明人：林国义;陈禹卓 -专利权人：林国义;陈禹卓
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习的动态分区混合博弈建模的优化方法，包括获取设备工序并基于混合博弈进行动态分区建模；根据动态分析模型基于无悔学习进行能力建模；根据能力模型基于安全防御进行能力演化建模；根据能力演化模型基于非凸问题转凸问题构建系统最优调度模型；根据系统最优调度模型获取全局优化调度性能指标并进行领域知识修正；根据历史数据挖掘全局优化调度性能指标进行区域优化动态调度；基于风险评估理论获取全局调度性能影响；根据全局调度性能影响以及综合性能指标评估体系和多因素隶属度函数生成重构判据
一种联邦学习动态分区混合博弈建模优化方法

[发明专利]一种高精度激光点云地图制作方法及系统-CN202211327778.4在审
发明人：王帅;张佳钟;陈明昊 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种高精度激光点云地图制作方法及系统，该方法包括：获取激光雷达采集的点云数据并构建全局点云地图；获取当前帧点云并基于NDT算法与全局点云地图进行配准，将配准成功后的当前帧点云加入全局点云地图中；对当前帧点云与全局点云地图进行回环检测，检测到当前帧点云与全局点云地图形成闭环，则基于闭环因子与因子图优化法对全局点云地图进行优化，得到优化的全局点云地图。该系统包括：构建模块、配准模块和检测与优化模块。通过使用本发明，能够提高点云地图精度和缓解累计误差问题。本发明作为一种高精度激光点云地图制作方法及系统，可广泛应用于自动驾驶车的定位技术领域。
一种高精度激光地图制作方法系统

[发明专利]一种基于ARAP++的球面参数化方法-CN201610910917.4在审
发明人：王钊;张洁琳;罗钟铉;王倩 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06T17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ARAP++的球面参数化方法，本发明是对平面局部/全局参数化方法的球面推广。主要分为局部优化和全局求解两个步骤，在局部优化过程中，采用ARAP++方法优化spring能量，在全局求解过程中，添加球面约束，利用牛顿法整体求解。本发明很好的解决了等距的球面参数化问题，得到了非常美观的纹理映射效果，并且收敛迅速、稳定。
一种基于 arap 球面参数方法

[发明专利]航天器脉冲交会轨迹的梯度分割区间优化设计方法-CN201510400314.5有效
发明人：朱宏玉;贾英宏;刘琦;胡肖肖 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-07-09 - 公布日： 2015-10-28 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明是一种航天器脉冲交会轨迹的梯度分割区间优化设计方法，属于航天器轨道动力学与控制领域中的轨道设计及优化技术，特别是基于利用区间算术数学模式计算得到的航天器交会轨迹全局优化解的交会轨道设计技术。针对方法的全局性问题，本发明将梯度优化结果只用于确定区间分割点和更新目标函数取值上界，保全了区间优化算法的全局性；针对区间优化算法计算量大的问题，引入梯度优化方法，以便快速更新目标函数取值上界和使用梯度分割法，结合符号分割法和区间优化策略，有效地分离和去除不包含最优解的区间，提高了运算效率；为解决区间优化算法的存储需求高的问题，每一次迭代只选取有限个区间进行处理，保证运算中不出现存储空间溢出现象。
航天器脉冲交会轨迹梯度分割区间优化设计方法

[发明专利]一种支持大规模组合优化问题的稀疏蚂蚁系统及求解方法-CN201810376662.7在审
发明人：黄智濒;李佳钰;吕滢;王子喆;施博;汤鑫;吴菁飞;陈旸 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种支持大规模组合优化问题的稀疏蚂蚁系统，包括：初始解构造模块；迭代求解模块；稀疏信息素矩阵更新模块；及优化解计算模块。还提供使用稀疏蚂蚁系统求解大规模组合优化问题最优解的方法，包括：步骤一，构造初始解；步骤二，多次迭代求优化解，并在M只蚂蚁中求全局迭代最优解，每只蚂蚁循环N次，每次计算得到次步解结点j，最终得到本次迭代的可行解，在M只蚂蚁的可行解中选择全局最优解，并将本次迭代的全局最优解与至今迭代最优解进行比较和更新；步骤三，每次迭代完成后，根据迭代全局最优解更新稀疏信息素矩阵；步骤四，按步骤二和三的规则循环迭代，直到达到规定的迭代次数或可行解的总成本小于等于目标优化解
迭代组合优化问题全局最优解蚂蚁系统可行解最优解稀疏蚂蚁稀疏信息初始解求解矩阵迭代完成多次迭代构造模块计算模块矩阵更新目标优化求解模块循环迭代总成本更新优化全局

[发明专利]一种基于规则参数全局协调优化的调度规则智能挖掘方法-CN201010119396.3无效
发明人：刘民;董明宇;吴澄 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-03-08 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：一种基于规则参数全局协调优化的调度规则智能挖掘方法，属于自动控制、信息技术和先进制造领域，具体涉及面向复杂生产过程实时调度环境的调度规则的智能挖掘方法，其特征在于包括以下步骤：建立面向复杂生产过程实时调度环境的调度规则智能挖掘框架、建立调度问题实例分类模型、构建并求解调度规则参数全局协调优化问题。本发明基于所提出的调度规则智能挖掘框架，采用双层模糊C均值聚类方法对调度问题实例进行分类。针对每类调度问题实例构建规则参数全局协调优化问题并采用基于线性划分粒子群算法求解该优化问题，其中，采用贝叶斯估计方法对调度规则性能进行综合评价。所获得的调度规则对相似调度环境下不同问题实例均具有较好的调度效果。
一种基于规则参数全局协调优化调度智能挖掘方法

[发明专利]三维重建中实时全局优化和错误回环判断的方法及装置-CN201910968740.7有效
发明人：方璐;仲大伟;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维重建中实时全局优化和错误回环判断的方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取视觉信息和IMU信息，通过视觉信息的二次统计量和IMU信息的预计分构建优化方程，以进行CPU的实时在线全局优化；在全局优化函数中耦合变换矩阵，并且在全局优化过程中，提供状态估计量，使得在快速移动和特征点少的时候，继续进行建图；获取IMU零偏的估计量，并根据IMU零偏的估计量识别错误回环和正确回环。该方法可以在不损失精度的前提下实现了高效率的视觉和IMU信息的全局优化，且没有因为标定不准确导致的累积误差的问题，并可以进行准确的回环正确性的判断，简单易实现。
三维重建实时全局优化错误回环判断方法装置

[发明专利]基于局部和全局深度特征嵌入的机载激光点云分类方法-CN201910666393.2有效
发明人：黄荣;徐聿升;洪丹枫;潘玥;顾振雄 -专利权人：上海黑塞智能科技有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部和全局深度特征嵌入的机载激光点云分类方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对城市场景点云数据进行预处理后输入PointNet++并获得初始软标签和深度特征；步骤2：将深度特征及城市场景点云数据中的空间信息嵌入到优化域中并利用局部空间流形学习方法表示该优化域；步骤3：对基于初始软标签结合优化域得到的通过降维表示的基于局部数据和全局特征相关性优化的特征进行优化，优化方式为使用全局空间正则化进行分类结果优化，得到最终点云分类结果。与现有技术相比，本发明不仅对特征学习进行了优化同时也解决了局部和全局的标记平滑问题，具有优化效果好，分类准确度高等优点。
基于局部全局深度特征嵌入机载激光分类方法

[发明专利]一种高马赫数飞行器跳跃飞行段轨迹优化方法-CN202310127109.0在审
发明人：温杰;周欢;丛戎飞;丁智坚;张旭 -专利权人：中国工程物理研究院总体工程研究所;中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高马赫数飞行器跳跃飞行段轨迹优化方法，涉及飞行器轨迹优化领域，包括S1建立动力学方程和运动学方程，得到质心运动方程组简化模型；S2确定约束条件和待优化目标函数，轨迹优化问题描述为标准动态最优控制问题；S3利用AGA算法对控制量进行全局寻优，得到全局最优解的准最优解，以此解决GPM‑SQP算法在求解非线性规划问题时对初值异常敏感的难题；S4将准最优解作为GPM‑SQP算法的初值，然后利用GPM‑SQP算法在猜想时间段内对控制量进行寻优，此时基于GPM‑SQP算法计算精度高、收敛速度快的优势得到全局最优解或者接近全局最优解的最终解。本方法综合利用AGA算法强大全局搜索能力以及GPM‑SQP算法收敛速度快的优势，较易得到满足约束条件，航程最远的理想轨迹。
一种马赫数飞行器跳跃飞行轨迹优化方法