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[发明专利]基于改进非支配遗传算法的多能耦合系统调控优化方法-CN202310348336.6在审
发明人：李云;缪月森;程云国;王井南;吴健;胡哲千;梁钧原 -专利权人：杭州市电力设计院有限公司余杭分公司;国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进非支配遗传算法的多能耦合系统调控优化方法，涉及多能耦合系统调控领域，包括根据多能耦合系统的仿真模型确定目标函数，再根据父代受控变量和目标函数得到目标函数空间，通过非支配遗传算法对各个父代受控变量进行排序和等级划分，并且对非支配遗传算法加入动态选择最优解的机制加以改进，也即针对最高的等级中包括的父代受控变量的组数选择不同的方式生成子代受控变量，使得在选择出目标函数最优解的可能方向之后朝最优解的方向定向搜寻最优解，
基于改进支配遗传算法多能耦合系统调控优化方法

[发明专利]基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法-CN201811216160.4有效
发明人：闫星辉;朱纪洪;匡敏驰;王吴凡;史恒 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘和遗传算法的飞行器气动优化方法，用于解决使用传统遗传算法进行气动优化时收敛速度缓慢的问题，且该方法在最终优化进行阶段无需人工干预，能实现自动迭代计算，提高了优化效率。技术方案为首先通过半经验估算的方法获取设计样本库，然后对样本库进行数据挖掘，利用聚类分析、方差分析和决策树分析获取高可信度的优化规则，再将这些规则作为先验知识融合到遗传算法中，具体表现为根据先验规则对交叉规则、变异规则进行动态设置，最后将融合改进后的遗传算法用于基于高精度流体仿真的气动优化，获取优异的设计参数。相较于传统的基于遗传算法的优化方法，本发明大大提高了收敛速度，对飞行器气动优化具有很大的工程价值。
基于数据挖掘遗传算法飞行器气动优化方法

[发明专利]一种改进遗传算法优化支持向量机的输电线路雷击缺陷预测方法-CN201711022704.9在审
发明人：黄绪勇;刘洋;王艳涛 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院;昆明能讯科技有限责任公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进遗传算法优化支持向量机的输电线路雷击缺陷预测方法，属于人工智能技术领域。首先，根据输电线路雷击缺陷发生的可能因素建立预测模型输入的特征向量；其次，对样本进行采样处理；然后改进遗传算法，并将改进遗传算法去优化支持向量机惩罚参数，之后用样本训练支持向量机，得到预测模型；最后，将模型应用于输电线路雷击缺陷预测
一种改进遗传算法优化支持向量输电线路雷击缺陷预测方法

[发明专利]基于改进遗传算法的船舶航行实时最优航线规划方法-CN202110938356.X在审
发明人：胡江;谢青容;张燃钢;廖江花;杨胜发;张鹏;肖毅;杨林;向新宇;王显乐 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于改进遗传算法的船舶航行实时最优航线规划方法，采用步骤为：一：构建流场数据库；二：实时航道水文要素计算；三：航线阻力计算；四：生成正交贴体网格，为航线规划建立规划背景；五：采用基于改进遗传算法优化航线集合基于改进遗传算法的船舶航行阻力最小及航行里程最短的最优航线规划方法，能够充分考虑航道水流条件、船舶特性等对航行的影响，设计满足航行条件的实时最优航线。
基于改进遗传算法船舶航行实时最优航线规划方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的复杂地形风电场微观选址方法-CN202210353957.9在审
发明人：胡伟成;程宝龙;钱铮;吴慧群;周婷;周桐;郭坤鹏;涂文博;宋立忠;袁紫婷 -专利权人：浙江江南工程管理股份有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进遗传算法的复杂地形风电场微观选址方法，属于风力发电领域，包括：获取目标风电场的地形海拔数据和实测风数据；利用地形海拔数据针对目标风电场进行复杂地形数值建模，并对建模结果进行CFD全风向模拟；根据模拟结果分别获取主导风向地形加速分布情况和潜在风资源分布情况；结合所述风功率密度和地形加速比，利用改进遗传算法优化风机排布；根据优化后的风机排布结果，计算风电场的相关参数，得到风电场选址结果该方法考虑复杂地形的风功率密度和地形加速效应分布，针对原始遗传算法进行改进，剔除潜在风资源低的区域，大幅度改善复杂地形风电场的风机排布优化效率。
一种基于改进遗传算法复杂地形电场微观选址方法

[发明专利]基于改进谱聚类及遗传算法的供水管网独立计量分区方法-CN202310499056.5在审
发明人：谢陈磊;赵红宇;方潜生;蒋婷婷;汪明月;杨亚龙;李善寿;朱徐来;张睿;陈涛;苏亮亮;张公泉;陈杰;田政;冯择优;杨雪雷 -专利权人：安徽建筑大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：一种基于改进谱聚类及遗传算法的供水管网独立计量分区方法，属于城市供水管网设计技术领域，解决如何采用改进谱聚类及遗传算法对供水管网DMA分区进行优化的问题；本发明结合供水管网拓扑结构信息和运行状况信息，采用来提升相似度图的质量，采用改进谱聚类对任意形状的样本空间进行最优划分，得到水力性能影响最小的分区布局；采用遗传算法解决流量计及阀门的布置问题，并通过设定最小化流量计数量可以得到经济性最优情况下的布置方案；经过验证，DMA分区后的供水管网在边界管段的数量以及需水量均匀性等指标上有大幅提升
基于改进谱聚类遗传算法供水管网独立计量分区方法

[发明专利]一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法-CN201811639976.8有效
发明人：陈勇;许必宵;刘红明;冯茂岩;张军;吕太之;孙知信 -专利权人：南京龙渊微电子科技有限公司;南京邮电大学;江苏龙睿物联网科技有限公司;淮安龙渊农业科技有限公司;嘉兴国自信息科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，涉及WSN定位领域，包括步骤：S1.初始化网络结构，信标节点均匀分布、未知节点随机分布。S2.节点相互通信，信标节点接受未知节点传输数据包。S6.在最后的区域中实施改进遗传算法进行定位精度寻优。S7.输出所有节点坐标，完成WSN定位。本专利合理运用压缩感知技术缩小定位区域，并且使用改进遗传算法进行精度寻优，是一种低能耗、高精度的定位方法。
一种基于压缩感知改进遗传算法 wsn 定位方法

[发明专利]一种基于改进的SLP和遗传算法的洗消站装备设施布局方法-CN201910274587.8有效
发明人：诸雪征;胡紫城;聂坤林;晏国辉;刘顺华;顾进;高晓辉;王丁;李慧卓;聂晓聪;赵伟 -专利权人：中国人民解放军陆军防化学院
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的SLP和遗传算法的洗消站装备设施布局方法，包括如下步骤：步骤一：确定洗消站组成要素、作业流程、洗消单元；步骤二：分析洗消单元之间相互接近程度关系；步骤三：构建洗消单元基本布局模型；步骤四：遗传算法求解洗消站布局初步架构；步骤五：Flexsim仿真优化布局初步方案。本发明采用基于改进的SLP理论，得出洗消单元之间综合相互关系，通过遗传算法对洗消单元布局进行初步静态求解，并利用Flexsim仿真软件进行动态模拟改进，得到最终洗消站装备设施布局方案。
一种基于改进 slp 遗传算法洗消站装备设施布局方法

[发明专利]基于改进遗传算法的多目标车辆配送路径确定方法及系统-CN202110215879.1有效
发明人：李美燕;张铎;李浩然;付英郡;冯军;贾顺;颜伟;刘坚;吕潮潮;刘道兴;赵洪祥;马凌骥 -专利权人：山东科技大学;山东君鹏节能科技有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进遗传算法的多目标车辆配送路径确定方法及系统，涉及货物配送领域。所述基本信息包括配送中心节点和各客户节点的地理位置、客户数量、客户货物需求量以及车辆的最大载重；根据所述基本信息计算影响车辆配送路径的准则参数；根据所述准则参数建立目标函数；以所述目标函数为适应度函数，利用改进的遗传算法确定最优的车辆配送路径引入多准则决策理论，综合考虑影响车辆配送路径的各种因素作为车辆路径模型目标，并与改进的遗传算法相结合选择出车辆最优的配送路径，提高了配送效率和运输安全性，降低了碳排放量和配送成本。
基于改进遗传算法多目标车辆配送路径确定方法系统

[发明专利]一种工程项目智慧化数字监理多目标协同控制方法-CN202210778461.6在审
发明人：杨大田;范良宜;杨钰树;杨道欣;梁力明;梁艳青 -专利权人：广州高新工程顾问有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种工程项目智慧化数字监理多目标协同控制方法，包括S1，建立工程项目多目标优化模型；S2，采用改进的遗传算法对工程项目多目标优化模型进行优化，获得优化结果；改进的遗传算法包括：第一步，对遗传算法进行初始化通过对初始群体进行优化处理，扩充了出现几率低的等级所对应的个体的数量，有效地避免了遗传算法的结果陷入区域最优。
一种工程项目智慧数字监理多目标协同控制方法

[发明专利]一种神经网络和超声检测的玻璃混凝土抗压强度检测方法-CN202310146908.2在审
发明人：黄奕钧;苏慧 -专利权人：江苏苏博特新材料股份有限公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01N3/08 文献下载
摘要：一种神经网络和超声检测的玻璃混凝土抗压强度检测方法，1，采集玻璃混凝土的超声波信号；2，对超声信号的回弹值和声波值进行预处理；3，搭建BP神经网络模型；4，建立遗传算法优化BP神经网络参数模型；5，训练改进后的BP神经网络，获得BP神经网络玻璃混凝土抗压强度估计模型，并将训练完成的改进BP神经网络进行实际应用。针对玻璃混凝土抗压强度检测问题，本发明提出了一种神经网络和超声检测的玻璃混凝土抗压强度检测方法，实现混凝土的无损估计抗压强度，在BP神经网络中引入遗传算法对权值和阈值进行优化，可以防止BP神经网络的过拟合，提高收敛速度，同时通过自适应调整遗传算法的交叉概率和变异概率，可以避免遗传算法的早熟现象。
一种神经网络超声检测玻璃混凝土抗压强度方法

[发明专利]基于改进BP神经网络的电厂设备的状态监测方法-CN201410747579.8有效
发明人：龚安;高洪福;张建;高云 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2014-12-09 - 公布日： 2015-04-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于改进BP神经网络的电厂设备的状态监测方法。针对电厂设备状态的复杂性，利用神经网络进行状态监测，而神经网络存在易陷入局部最优的问题，首先对神经网络进行改进以期获得全局最优解。依据电厂电力设备数据实时性要求以及遗传算法寻优时计算时间少的优势，采用遗传算法对神经网络进行优化。本发明提出了一种基于个体迁移-扩展机制的遗传算法，在保证收敛到全局最优解的同时加快了收敛速度。将本发明模型进行仿真实验，结果表明该方法相比单纯的遗传算法优化的BP神经网络具有更好的收敛速度和全局寻优能力。
基于改进 bp 神经网络电厂设备状态监测方法

[发明专利]基于遗传算法的图像法含梗率非线性拟合模型计算方法-CN201910669179.2有效
发明人：肖荣;吴主峰;叶明;姜华;孔世凡;王李苏 -专利权人：南京大树智能科技股份有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于遗传算法的图像法含梗率非线性拟合模型计算方法，具体包括以下操作步骤：步骤1：运用传统的称重法计算出一系列烟草成品样本的含梗率，将这些值作为目标数据集合；步骤2：对步骤1同一批烟草成品样本在运用软件的图像法计算出含梗率，将这些值作为需要拟合函数的输入集合，步骤3：运用改进的遗传算法求出非线性拟合函数的最佳参数，即满足遗传算法结束循环条件的系数向量A=[a1，a改进的遗传算法获得两个集合对应的非线性拟合函数的最佳参数，来提高图像法测量结果的对于不同类型烟叶含梗率测量的结果精度。
基于遗传算法图像法含梗率非线性拟合模型计算方法

[发明专利]一种基于改进遗传算法的云计算资源分配方法-CN201910566370.4有效
发明人：史彦军;张克帅;张同亮;沈卫明 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于云计算资源分配领域，涉及一种基于改进遗传算法的云计算资源分配方法。所述的方法首先构建了云资源分配的数学模型，然后设计了改进的遗传算法对其求解。本发明中对遗传算法的改进是对其初始种群的产生、交叉变异方法的改进。本方法在初始化种群时，利用次适应算法将虚拟机分成H组，每组对应一台物理机，保证了初始种群的有效性。引入基因评价函数，对每一台物理机的负载情况进行评价，并以此为依据进行交叉和变异，保证了算法的高效性。最终通过迭代得出最少物理机激活数和最大资源利用率虚拟机分配方案。
一种基于改进遗传算法计算资源分配方法

[发明专利]基于改进遗传算法的关联规则挖掘方法-CN201510926972.8在审
发明人：苑明海;邓坤;俞红焱;董蓉;欧一文 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的关联规则挖掘方法，所述遗传算法的改进和关联规则挖掘过程，即通过对遗传算子的改进，进行选择、交叉、变异等操作，不断生成新个体，在得到满足条件的种群中将适应度和浓度较高的个体作为解输出到优化器中
基于改进遗传算法关联规则挖掘方法