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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种分布式电网多目标优化方法、装置及存储介质-CN202310573145.X在审
发明人：陈庆伟;薛炳磊;王志鹏;卢福木;兰峰;谢丹;张盛晰;孙永鑫;邱轩宇;宋长城;王天祎;刘洋 -专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="no" />对种群进行更新；并对更新种群进行交叉或和变异操作，利用所形成种群中决策变量值通过对分布式电网中的电网成本、环境成本、储能充放电次数相关损耗总成本进行求解，找出所形成种群中最优解向量作为当前种群；对按上述过程当前种群进行更新、交叉或和变异、选取的迭代直至达到设定迭代次数本发明通过更新、变异、交叉丰富种群，避免限于局部最优解的问题。
一种分布式电网多目标优化方法装置存储介质

[发明专利]基于改进智能水滴算法的梯级水库群发电优化调度方法-CN202211288823.X在审
发明人：王奇;吕超楠;王海;邢龙;简铁柱;赵明亮;李帅;高宇 -专利权人：中国长江三峡集团有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进智能水滴算法的梯级水库群发电优化调度方法，包括：设定改进智能水滴算法的参数、目标函数和约束条件；对水滴种群进行初始化；水滴随机移动，移动后对水滴以及路径的相关参数进行更新；使用适应度函数计算新一代种群中每个个体的适应度值，同时运用差分变异算子对新一代种群中的个体进行变异，得到差分变异个体，再计算比较选取当代局部最优个体；对当代最优个体的速度以及路径的泥沙含量进行更新，计算比较选取最优个体；判断是否达到最大迭代次数，若达到则结束计算，输出最优解即最优调度方案。
基于改进智能水滴算法梯级水库群发优化调度方法

[发明专利]一种基于综合学习差分演化算法的多阈值图像分割方法-CN201410613479.6有效
发明人：郭肇禄;黄海霞;岳雪芝;谢霖铨;李康顺;尹宝勇;汪慎文 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2014-11-04 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于综合学习差分演化算法的多阈值图像分割方法，本发明在差分演化算法的变异操作过程中，采用二元锦标赛选择方法随机从种群中选择出一个个体，并将它与最优个体生成一个综合个体，再以该综合个体为基础个体执行变异操作生成变异个体选择操作算子；同时，根据当前的搜索反馈信息适应性地调整缩放因子和杂交概率的值，以此增强算法的鲁棒性；重复执行上述步骤直至满足终止条件，在计算过程中得到的最优个体，即为图像最终的分割阈值；本发明能够减少陷入局部最优的概率
一种基于综合学习演化算法阈值图像分割方法

[发明专利]基于主成分分析改进遗传算法的交通信号配时优化方法-CN201510185281.7有效
发明人：杨新武;赵崇;牛文杰 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-04-19 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：此算法利用对种群个体进行主成分分析分析设计交叉和变异算子。交叉算子能够根据PCA统计的父代个体的相似基因位避开容易产生无效交叉的交叉位置，减少无用的交叉，提高算法的搜索效率；变异算子根据PCA统计的相似基因位进行自适应的变异概率调节，从而保护优秀模式，提高算法的局部搜索效率
基于成分分析改进遗传算法交通信号优化方法

[发明专利]一种高炉上料系统的车制智能切换系统和方法-CN201310682246.7有效
发明人：肖建新;裴云;杜磊明;熊凌;胡冰华;程磊;谭磊;师骅 -专利权人：武汉钢铁（集团）公司
申请日： 2013-12-13 - 公布日： 2014-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及高炉上料系统的车制智能切换系统，包括编码模块、初始种群生成模块、选择模块、交叉模块、变异模块、寻优模块；编码模块将决策变量进行实数编码；初始种群生成模块将随机产生的决策变量代入目标函数生成初始个体种群；选择模块根据适应度比例方法从初始个体种群中选择父代个体种群；交叉模块从父代个体种群中随机选择两个父代个体，将选出的父代个体的决策变量交叉互换，多次随机选择得到子代个体种群；变异模块对子代个体种群的决策变量变异；寻优模块把找到的局部最优值作为新个体染色体再进化。
一种高炉系统智能切换方法

[发明专利]基于duplex-seq的超低频突变位点检测分析方法-CN201710001346.7有效
发明人：刘港飚;朱月艳;孙子奎 -专利权人：上海派森诺医学检验所有限公司
申请日： 2017-01-03 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：barcode和duplex barcode创建一致性序列，排除由于建库过程或者PCR过程中引入的突变；4)根据duplex‑tag构建双链一致性序列，进一步排除序列中的非对称突变位点；5)对比对后的数据进行局部质量矫正，并进行低频变异位点检测；将变异位点进行基因结构、功能、及临床表型三个层次的注释；6)统计SSCS、DCS序列数目、比对结果、变异位点信息，并输出可视化图表。
基于 duplex seq 低频突变检测分析方法

[发明专利]基于自适应遗传算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法-CN201710515579.9有效
发明人：安林;秦嘉;李鹏 -专利权人：广东唯仁医疗科技有限公司
申请日： 2017-06-29 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明灰度阈值获取方法包括以下步骤:S01，对图像灰度值进行种群初始化；S02，计算种群内个体的适应度值；S03，进行选择操作并更新种群；S04，计算个体的交叉概率，根据交叉概率进行交叉操作，并更新种群；S05，计算个体的变异概率，根据变异概率进行变异操作，并更新种群；S06，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02。本发明具有自主学习和自适应性和较高的鲁棒性，且能够从全局并发求解灰度阈值，较好地规避局部最优值，准确高效。
基于自适应遗传算法灰度阈值获取方法图像分割

[发明专利]一种基于多种群粒子并行结构算法的机器人相机标定方法-CN202011270640.6有效
发明人：王耀南;安果维;毛建旭;朱青;张辉;谭建豪;唐永鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多种群粒子并行结构算法的机器人相机标定方法，首先，在多种群粒子并行结构的基础上引入自适应变异粒子群优化算法，根据在更新迭代过程中局部最优粒子、全局最优粒子对整个过程的影响不同，提出基于粒距变化的惯性因子调整策略，同时依据自适应变异率，对种群粒子选择性变异，具有更强的大局观，在全局范围内寻找最优解；其次，在基于并行结构的多种群粒子优化算法基础之上，对其进行优化，解决了原算法过于冗余的问题，同时对3个粒子群组进行更新迭代
一种基于多种粒子并行结构算法机器人相机标定方法

[发明专利]重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法-CN202110300092.5有效
发明人：黄宏斌;厉彦民;刘丽华;王懋;徐飒;李璇;吴继冰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：确定约束条件，构建无人机识别任务的分派模型；确定无人机与重点目标相遇时间；重点目标数据预处理；经聚类得到初始染色体基因信息；计算无人机总飞行时间，计算该染色体对应适应度；根据各种群中染色体适应度进行遗传、变异和交叉本发明通过坐标系转化建立无人机与商船相遇时间的快速求解方法，采取Kmeans聚类产生初始种群，大幅度提高初始解的可行性，在变异操作中，加入局部搜索，保证变异的多样性，给出最小无人机数量和合理处置方案。
重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法

[发明专利]基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法-CN201910963725.3有效
发明人：韩二丽 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法，包括以下步骤：A.获取装配箱的尺寸信息、内装箱的尺寸信息、内装箱的订单标识，并将获取的信息保存到存储设备中；B.读取存储设备中保存的装配箱的尺寸信息及内装箱个数N，设置种群个数M、交叉概率Pc、变异的概率Pm及终止迭代次数NUM；C.利用遗传算法对种群进行交叉变异，通过移动模式序列，得到体积利用率最高的装配方式，以此得到内装箱最优的排放顺序、坐标位置、移动模式、摆放模式。本发明的方法利用移动模式序列的移动方式，加上遗传算法的交叉变异的良好搜索能力，在三维空间搜索最优解，避免陷入局部最优，可适用于多种物流配送场景。
基于移动模式序列遗传算法装配方法

[发明专利]一种高能效的无人机辅助D2D资源分配方法-CN202110391776.0有效
发明人：孙恩昌;屈晗星;袁永仪;孙艳华;李萌;张卉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W4/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种高能效的无人机辅助D2D资源分配方法，该方法基于UAV场景下的D2D通信构建系统模型，在保证用户QoS和发射功率的前提下，利用自适应种群变异樽海鞘算法求解问题，得到D2D用户的最佳信道分配和功率控制策略首先，该方法通过引入种群变异和自适应的数量‑权重策略来优化樽海鞘算法，提出一种自适应种群变异樽海鞘算法，使得算法在全局探索和局部挖掘之间有了更好的平衡；其次，根据所求问题重新定义樽海鞘种群数量更新和位置更新方式以及算法的适应度函数
一种能效无人机辅助 d2d 资源分配方法

[发明专利]机载分布式POS布局优化方法和装置-CN202010489022.4有效
发明人：宫晓琳;孙录金;刘刚;房建成;符倚伦;田珂珂;丁孝双 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：建立布局方案对应的适应度函数模型；随机生成初始粒子群并确定父代粒子；自适应的确定变异影响因子并更新位置更新公式，获得子代粒子；通过遗传算法得到子代个体，并确定出全局最优个体；对全局最优个体进行解码，确定出最优布局方案该方法自适应的调节简化均值粒子群遗传混合算法中的变异影响因子，并用变异影响因子代替惯性权重参数进行粒子位置更新，平衡了算法的全局和局部搜索能力，提高了算法的收敛速度和收敛精度，从而提高了机载分布式POS
机载分布式 pos 布局优化方法装置

[发明专利]一种基于启发式粒子群算法的物流车辆低碳路线规划方法-CN202110368494.9有效
发明人：申晓宁;潘红丽;陈庆洲;游璇 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/0835 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于启发式粒子群算法的物流车辆低碳路线规划方法，包括如下步骤：（1）问题信息读取，包括客户的位置坐标和需求重量等；（2）初始化算法参数；（3）计算种群中所有个体的适应度，确定个体极值和全局极值；（4）采用个体多元变异策略对所有个体进行变异；（5）变异后的个体分别与个体极值，全局极值依次交叉产生新个体；（6）更新个体极值和全局极值；（7）基于优先卸货的启发信息对个体极值进行局部搜索；（8）基于种群的相似度对全局极值进行精细化搜索；（9）判断是否达到终止条件
一种基于启发式粒子算法物流车辆路线规划方法

[发明专利]基于自适应变异的天牛群优化算法的相机内参校准方法-CN202010436959.5有效
发明人：都海波;魏佳佳;温广辉;周俊;俞波;王利楠;从永正;葛展展 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应变异的天牛群优化算法的相机内参校准方法，包括：将预制的标定模板置于待标定相机的视场内，采集标定模板图像；提取标定模板图中的特征点，求解单应性矩阵、相机内参数矩阵、相机外参数矩阵、镜头畸变参数；利用自适应变异的天牛群优化算法对相机内参进行校准，所述相机内参包括相机内参数矩阵和镜头畸变参数。本发明设计的自适应变异的天牛群优化算法，算法流程简单，运算量小，收敛速度更快，具有较强的全局寻优能力，能够减少早熟收敛，跳出局部极值，计算结果精度高，特别适合高维复杂优化问题。
基于自适应变异天牛优化算法相机内参校准方法

[发明专利]基于正交学习粒子群的功率电路元件优化方法-CN201310171866.4无效
发明人：张军;詹志辉 -专利权人：中山大学
申请日： 2013-04-25 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明使用一种带变异策略的正交学习粒子群算法对功率电子电路的最优元件设计进行优化，属于功率电子技术和计算智能领域。首先设计了一种基于“正交组合方式”产生一个新的最佳学习对象的方法，用于挖掘粒子群算法中粒子个体历史最优解和种群全局最优解的信息并组合出一个能够引导粒子向更好方向进化的学习对象；其次是设计了一个能够增强算法多样性的变异算子，避免了算法容易落入局部最优的缺陷。本发明将电路的所有元件作为需要优化的变量编码为算法的个体，通过粒子群算法速度更新、位置更新、变异操作以及最佳学习对象更新等具体优化过程对电路元件的取值进行优化，在目前大规模电路设计与优化领域具有重要的应用价值
基于正交学习粒子功率电路元件优化方法

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