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[发明专利]基于多色集合的改进遗传算法求解静态车间调度的方法-CN201810090479.0在审
发明人：栾飞;陈梦瑶;石冰洁;李媛鸣;来春为;傅卫平;祝晓雪;张淼 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多色集合的改进遗传算法求解静态车间调度的方法，该方法实现了遗传算法与多色集合理论的柔性车间作业调度的方法，将遗传算法与多色集合理论应用到了柔性车间作业调度中，目的是为了给车间调度问题提供一种合适的算法使作业时间最短本发明应用基于多色集合理论的改进遗传算法，具体使用到了遗传算法和多色集合理论，这些算法可以针对不同的机床与工序关系，推荐最优的车间调度安排。
多色集合车间调度改进遗传算法遗传算法车间作业求解算法调度工序关系理论应用问题提供机床应用

[发明专利]一种云端应用程序的参数配置方法及系统-CN201410844367.1有效
发明人：贝振东;须成忠;喻之斌;曾经纬;徐文星;张慧玲 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2014-12-30 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种云端应用系统的参数配置方法及系统，包括：遗传算法执行模块获取到运行在不同虚拟机上的每个应用程序的参数配置信息，通过遗传算法输出一组参数配置组合；所述参数配置模块获取经过了该参数配置之后的每个所述应用程序的响应时间；所述遗传算法执行模块接收所述参数配置模块反馈的每个所述应用程序的响应时间，将每个所述应用程序的响应时间作为评价函数的返回值；所述遗传算法执行模块判断遗传算法的当前迭代次数是否达到了预设的迭代次数，若所述当前迭代次数达到了所述预设的迭代次数，所述遗传算法执行模块中止运行。本发明提升了云端应用程序的性能，且提高了云端应用程序的配置效率。
应用程序遗传算法云端迭代参数配置参数配置模块预设响应计算机技术领域参数配置信息模块获取模块接收模块判断评价函数应用系统组参数配置虚拟中止反馈输出返回

[发明专利]一种基于蚁群混沌遗传算法的片上网络映射方法-CN201110283124.1无效
发明人：潘红兵;易伟;何书专;王佳文;李丽 -专利权人：南京大学
申请日： 2011-09-22 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于蚁群混沌遗传算法的片上网络映射方法，以标准蚁群算法为基础，同时引入遗传算法，对每只蚂蚁的参数采用实数编码，并以该编码为遗传算法中的染色体，在每一轮迭代中使用遗传算法对编码过的蚁群算法参数进行调整在算法运行过程中，本发明还对算法中每一轮循环的结果进行监测，如果监测到算法陷入局部最优解，则通过引入混沌模型的方法加大遗传算法的突变概率，进而再通过遗传算法修改蚁群算法参数。本发明可以有效提高算法对解空间的搜索能力，避免其停滞于局部最优解，对于大规模片上网络映射问题的求解有着良好的实用价值和广泛的应用前景。
一种基于混沌遗传算法网络映射方法

[发明专利]采用改良免疫遗传算法的柔性作业车间调度方法-CN201910098877.1有效
发明人：黄海松;范青松;徐雨 -专利权人：贵州大学
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用改良免疫遗传算法的柔性作业车间调度方法。本专利算法将免疫遗传算法(IGA)与模拟退火算法(SA)进行了结合，提出一种应用于车间作业调度的混合免疫遗传算法。此算法设计了一种基于适应度和浓度的自适应精英保留策略且重新设置了变异算子，即将变尺度变异和自适应变异算子进行了融合。将模拟退火算法的局部搜索理论与免疫遗传算法的全局性、多样性和自适应性结合起来，互相取长补短，形成性能优良的全局寻优的混合免疫遗传算法，并设置了自适应精英选择操作，最后将其应用在作业车间调度问题的求解中。
采用改良免疫遗传算法柔性作业车间调度方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的3D打印订单任务调度方法-CN202310549940.5在审
发明人：陈国华;冷佳璐 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的3D打印订单任务调度方法，根据批量3D打印订单的订单要求，为其分配不同属性的打印机进行加工。在解决3D打印订单调度问题中，传统遗传算法存在收敛速度慢、输出效果不佳的问题。针对此类问题，本文对传统遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进，提出了一种改进的遗传算法。该算法能够克服传统遗传算法在解决3D打印订单任务调度问题的不足，经过实际应用，验证了该算法的可行性。
一种基于改进遗传算法打印订单任务调度方法

[发明专利]基于混沌DNA遗传算法的重油热解过程建模方法-CN201810003529.7在审
发明人：陈霄 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混沌DNA遗传算法的重油热解过程建模方法，本发明将DNA遗传算法与混沌优化计算融合，在DNA遗传算法的框架中对性能较差的个体进行混沌优化计算，保留了DNA遗传算法的全局搜索能力较强的特性，同时改善了其局部搜索能力较差的弱点，具有很好的应用和发展前景；将DNA遗传算法用于重油热解过程反应动力学模型的参数估计中，结果表明所见的重油热解过程模型能较好的反应实际系统的非线性特性。
遗传算法热解过程重油混沌优化混沌建模反应动力学模型局部搜索能力全局搜索能力非线性特性应用和发展参数估计实际系统融合保留

[发明专利]基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法-CN202010540970.6有效
发明人：裴炳南;张豪生;裴腾达 -专利权人：泉州信息工程学院
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于MIMO雷达波形优化设计领域，涉及基于小生境遗传算法的MIMO雷达正交波形设计算法。本发明利用自相关旁瓣功率、互相关峰值功率作为性能指标，建立了信号设计优化函数，提出了基于小生境遗传算法的优化算法，并将其应用于MIMO雷达正交波形相位编码设计，算法充分利用了遗传算法的整体搜索能力和小生境遗传算法可求解得到多个最优解能力的优点，提高了算法的收敛速度。仿真实验表明本算法相比传统的遗传算法和模拟退火算法具有更好的优化搜索能力，适用于相位编码类问题的优化设计计算，实验效果良好且效率较高。
基于小生境遗传算法 mimo 雷达正交波形设计

[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]基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法-CN201710216409.0有效
发明人：朱明峰;杜建强;聂斌;饶毅;王金钱;王跃生 -专利权人：江西中医药大学
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：一种基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法，步骤为,使用色谱仪检测出各批中药材有效成份的含量；将各批中药材的成份含量数据，通过图谱分析软件转换为成份含量矩阵，并加载该矩阵到内存中；设定勾兑参数；勾兑问题的数学模型；利用改进的趋势平衡遗传算法进行勾兑优化，生成的最佳方案可用以指导药材加工或作为勾兑仪进行中药材勾兑的依据。本发明中对传统遗传算法进行的全新改进，提出一种趋势平衡的遗传算法用于中药材勾兑优化。实际应用证实，改进后的遗传算法具有较高准确性、精度和效率，并在准确性、精度和效率方面均优于传统遗传算法和非线性最小二乘法，从而确保中药材成份含量的稳定，保障中药质量。
基于趋势平衡遗传算法中药材勾兑优化方法

[发明专利]一种基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉优化方法-CN201310290049.0有效
发明人：李克文;高俊苓 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2013-07-11 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能应用领域，具体是一种基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉运行优化预测的方法。主要原理是：通过BP神经网络的优化、预测模型的建立及训练，从而实现燃煤锅炉运行优化。具体步骤是：应用基于遗传算法优化的神经网络对锅炉参数（燃料量、送风量、氧量、温差量、煤种特性）进行实验数据建模，进而利用遗传算法对某一工况进行锅炉可调参数（燃料量、送风量、氧量、温差量）的优化。该方法可以利用优化后的神经网络和遗传算法对电站锅炉进行优化。
一种基于改进神经网络遗传算法燃煤锅炉优化方法

[发明专利]应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法-CN201010242794.4无效
发明人：许静;练坤梅;田伟;刘磊;张莹 -专利权人：南开大学
申请日： 2010-08-03 - 公布日： 2010-11-24 - 主分类号： G06F21/00 文献下载
摘要：一种应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法，该方法设计了一套检测参数集、编码解码策略和攻击参数数据库，使用了遗传算法的交叉、变异、选择操作，以及设计了其模拟攻击操作，并按照跨站点脚本漏洞的参数规则和遗传算法的原理实现其算法再通过模拟攻击操作的反馈结果和基因编码策略不断生成新的父代与子代，循环执行算法直到达到预期的代数。本发明的这种应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法是可信和完备的，它覆盖面广，执行速度块，可用于自动生成跨站点脚本漏洞检测参数领域。
应用遗传算法自动生成 xss 站点脚本漏洞检测参数方法

[发明专利]卫星调度方法、处理系统以及软件程序产品-CN201810527426.0在审
发明人：费德里科·邦克海拉;克里斯蒂安·奇尔奇 -专利权人：电视广播有限公司
申请日： 2018-05-23 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：卫星调度方法包括：a)基于与一个或更多个遥感卫星在给定时间段内要执行的任务有关的输入请求来产生初始调度规划；b)将基于遗传算法的处理应用于初始调度规划，以产生基于遗传算法的调度规划，该基于遗传算法的调度规划针对给定的任务目标进行优化，并且符合与卫星资源、要执行的任务以及给定时间段有关的给定约束；以及c)将基于模拟退火的处理应用于基于遗传算法的调度规划，以产生基于模拟退火的调度规划，该基于模拟退火的调度规划适合特定任务目标，符合给定约束，并且在该基于模拟退火的调度规划中比在基于遗传算法的调度规划中调度更多的任务。
调度规划遗传算法模拟退火卫星调度软件程序产品给定时间段处理系统处理应用给定约束任务目标输入请求卫星资源遥感卫星调度优化

[发明专利]一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统-CN202110613013.6有效
发明人：唐求;吴娟;滕召胜;吴双双;龚冬成;刘涛;余舟;黄潇;杨莹莹 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/043 文献下载
摘要：本发明公开了一种模糊神经网络FNN的参数优化及应用方法与系统，本发明的模糊神经网络FNN的参数优化方法包括采用自适应交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进优化模糊神经网络FNN的参数；应用方法包括建立基于主成分分析及改进遗传算法优化的模糊神经网络模型本发明针对标准遗传算法存在收敛速度慢，容易陷入局部最优解等缺点，采用自适应的交叉概率和变异概率对遗传算法进行改进，通过改进后的遗传算法优化模糊神经网络FNN的参数，从而能够有效提升优化模糊神经网络FNN
一种模糊神经网络 fnn 参数优化应用方法系统

[发明专利]基于遗传算法的流量阈值的确定方法及装置-CN202210352700.1在审
发明人：石瑶 -专利权人：工银科技有限公司;中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04L43/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于遗传算法的流量阈值的确定方法，可以应用于人工智能领域。该基于遗传算法的流量阈值的确定方法包括：对多个目标流量值进行二进制编码生成所述多个目标流量值的编码，其中所述多个目标流量值是根据目标服务支持的流量阈值范围确定的；确定初始化种群个体数和遗传算法参数，其中，每一种群个体唯一对应一个编码，所述遗传算法参数包括预设遗传代数、交叉率和变异率；以及对所述多个目标流量值的编码进行选择、交叉和变异操作，以确定目标流量阈值。本公开还提供了一种基于遗传算法的流量阈值的确定装置、设备、存储介质和程序产品。
基于遗传算法流量阈值确定方法装置

[发明专利]基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用-CN201710011231.6有效
发明人：冯望烟;吴淑宁;张立钢 -专利权人：浙江中都信息技术有限公司
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明属于网络安全技术领域，具体涉及基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用；所述的基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用包括以下具体步骤：1)建立隐马尔科夫模型；2)应用遗传算法优化隐马尔科夫模型；本发明将隐马尔可夫模型和遗传算法结合使用来对主机风险进行评估，能够避免单独使用隐马尔可夫模型来对主机风险进行评估时的有时警报可能不在特定时间段内出现，关于该警报的先验信息则无法捕获，或者有时由于系统错误而可能生成太多警报
基于遗传算法隐马尔科夫模型主机风险评估中的应用

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