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[发明专利]基于阶段结构捕食‑食饵模型的输送路径组合优化方法-CN201610446201.3在审
发明人：黄光球;陆秋琴 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2016-06-20 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于阶段结构捕食‑食饵模型的输送路径组合优化方法，假设在一个生态系统中生长若干个动物种群，每个种群分为成年种群和幼年种群两个阶段类型；成年种群以一定的出生率产生其幼年种群，幼年种群经过一段时间后变为成年种群；种群之间的相互争夺生存资源对每个种群的影响就表现在对其特征的影响上；一个种群在所有种群中所占的比例越大，该种群的影响也就越大，该种群会将其影响传播给其他种群；优势和强势种群将其优质特征传播给其它种群；若一个种群不断受到其它种群的影响，其生长状态就会不断发生变化，利用这种变化和具有阶段结构的多种群捕食‑食饵系统模型能够快速确定输送路径组合优化问题的全局最优解决方案。
基于阶段结构捕食食饵模型输送路径组合优化方法

[发明专利]一种茶尺蠖的遗传防治方法-CN201310514189.1有效
发明人：肖强;唐美君;殷坤山;张桂华 -专利权人：中国农业科学院茶叶研究所
申请日： 2013-10-28 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： A01G13/00 文献下载
摘要：其包括以下步骤：1）防治对象：浙北、苏南、皖东地区的茶尺蠖为A种群，我国其他地区的茶尺蠖为B种群；2）防治地块茶尺蠖发生量与发生期的预测；3）用于防治的茶尺蠖种群的采集与饲养；4）蛹或成虫的释放，当用B种群防治A种群时，按A种群总数：B种群雄虫数=1：0.5～1.5的比例，将B种群雄蛹或雄蛾释放到A种群中；当用A种群防治B种群时，按B种群：A种群=1：0.5～1的比例，将A种群雄蛹或雄蛾释放到B种群中本发明通过不同地理种群的相互干扰来调控害虫，是一种绿色防控方法，可以缓解农药残留问题，从而提高茶叶的安全性。
一种尺蠖遗传防治方法

[发明专利]基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法-CN201810228833.1在审
发明人：慕彩红;刘逸;陈维柱;刘敬;张丹;白静;缑水平;侯彪;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-20 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法，其步骤为：(1)构建用户物品评分矩阵；(2)设定参数；(3)设置子种群的个体数；(4)初始化大于度阈值子种群；(5)初始化小于度阈值子种群；(6)初始化无度阈值子种群；(7)生成临时种群；(8)生成过渡种群中大于度阈值子种群；(9)生成过渡种群中小于度阈值子种群；(10)生成过渡种群中无度阈值子种群；(11)计算信息核个体的推荐精度；(12)生成子代种群(13)更新父代种群；(14)判断迭代次数是否为100次；(15)完成信息核构建；(16)进行协同过滤推荐。本发明具有推荐精度高的优点。
子种群构建过渡种群初始化种群进化协同计算信息临时种群评分矩阵完成信息协同过滤用户物品子代种群迭代父代更新

[发明专利]一种基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法-CN201810762887.6有效
发明人：周晓根;张贵军;彭春祥;胡俊;刘俊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：一种基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法，首先，将整个种群划分成多个规模相等的子种群；然后，针对第一个子种群，从其余不同的子种群中选择构象进行变异；针对第二个子种群，选择目标构象所在的子种群中的最优构象以及其余子种群中的构象进行变异；针对第三个子种群，选择整个种群中的最优构象以及其余子种群中的构象进行变异；针对其余子种群，从目标构象所在的子种群中以及其余子种群中选择构象进行变异；最后，根据玻尔兹曼概率对测试构象进行更新。本发明提供一种预测精度和搜索效率均较高的基于子种群协同进化的蛋白质结构预测方法。
一种基于种群协同进化蛋白质结构预测方法

[发明专利]基于脉冲投放捕食‑被食模型的多目标组合调度优化方法-CN201610445919.0在审
发明人：黄光球;陆秋琴 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2016-06-20 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开的是一种基于脉冲投放捕食‑被食模型的多目标组合调度优化方法，假设在一个生态系统中种植了一种贵重药用植物，以该药用植物为食的害虫种群有若干种；这些害虫种群存在同一种天敌种群，天敌种群与害虫种群构成捕食‑被食关系；害虫种群数量的减少会导致天敌种群数量的减少；而天敌种群数量的减少会导致害虫种群数量的剧增；定期人工放养天敌种群会使天敌种群数量瞬间突增，突然增加的天敌种群会逐步抑制害虫种群数量的剧增；天敌种群数量的脉冲增加而导致的害虫种群数量的突然变化使得搜索能够快速跳出局部最优解陷阱；利用害虫种群的生长变化和脉冲投放捕食‑被食模型能够快速找到多目标组合调度优化问题的全局最优解决方案。
基于脉冲投放捕食模型多目标组合调度优化方法

[发明专利]无线传感器网络覆盖设计方法、装置-CN202211681115.2在审
发明人：周鹏 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本申请提供一种无线传感器网络覆盖设计方法、装置、电子设备及存储介质，该无线传感器网络覆盖设计方法包括：基于多个种群中各种群的适应度值选择食物源位置；其中，各种群中包括多个网络节点；基于食物源位置，在多个种群中更新种群集合中各种群的位置；其中，种群集合为多个种群中至少一个种群所构成的集合；基于更新位置后的多个种群中各种群的适应度值，更新食物源位置；根据模拟退火更新食物源位置以及各种群的适应度值，以基于更新后的食物源位置更新种群集合中各种群的位置，得到多个种群中各种群的目标位置和目标适应度值。
无线传感器网络覆盖设计方法装置

[发明专利]一种基于改进差分进化的水库优化调度方法和系统-CN202211069009.9有效
发明人：莫莉;陶一陶;王永强 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进差分进化的水库优化调度方法和系统，其中方法包括：对个体进行立方混沌映射，得到包含多个个体的初始化种群；对初始化种群进行变异，将变异后的种群与初始化种群交叉，得到实验种群；分别计算初始化种群和实验种群中每个个体的适应度值，保留适应度值较大的个体，生成待更新种群；对待更新种群中的每个个体进行折射更新，得到折射种群，分别计算待更新种群和折射种群中每个个体的适应度值，保留适应度值较大的个体，生成新种群；将新种群作为初始化种群，直至达到最大迭代次数，计算最终的新种群中每个个体的适应度值，将适应度值最大的个体作为最终水库优化调度方案。
一种基于改进进化水库优化调度方法系统

[发明专利]模型种群的性能检测方法、装置及可读存储介质与设备-CN201910020785.1在审
发明人：方杰民;张骞;王国利;黄畅 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06F11/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型种群的性能检测方法、装置及可读存储介质与设备。其方法包括：在对模型种群的网络结构的搜索过程中，确定搜索得到的所述模型种群的平均精度和所述模型种群的模型精度的标准差；基于所述模型种群的平均精度和所述模型种群的模型精度的标准差，确定所述模型种群的质量参数；基于所述模型种群的质量参数，检测所述模型种群是否满足预设的质量要求条件。本申请通过使用基于模型种群的平均精度或者模型种群的模型精度的标准差确定的模型种群质量参数，进行模型种群的性能检测，能够有效地提高模型种群的性能检测的准确性。
模型种群性能检测方法装置可读存储介质设备

[发明专利]基于双种群混合遗传算法的柔性作业车间调度方法、装置-CN202310998588.3在审
发明人：王玉芳;姚彬彬;陈凡;曾亚志 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双种群混合遗传算法的柔性作业车间调度方法、装置，所述方法包括：进行初始化得到起始种群；根据起始种群中每条染色体对应的调度完工时间，将起始种群划分为优秀体种群和劣质体种群；对于优秀体种群通过交叉算子进行种群更新；劣质体种群和外部精英体库之间交叉替换进行种群更新；对于劣质体种群，通过更改工件的加工机器进行负载平衡，从而进行种群更新。采用上述技术方案，根据两个种群的特征进行不同的种群优化方案，提高了算法局部搜索效率的同时，克服了算法容易陷入局部最优的缺陷，保留优秀个体的同时保持多样性，平衡全局搜索和局部开发，提升柔性作业车间调度的生产制造效率
基于种群混合遗传算法柔性作业车间调度方法装置

[发明专利]一种数据处理方法及装置-CN201911383614.1在审
发明人：徐刚;李忠;张志龙;王正超;乔柯 -专利权人：中车青岛四方机车车辆股份有限公司;北京交通大学
申请日： 2019-12-28 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法及装置，获取当代种群，计算该种群中每个个体的适应度值，将适应度值最大的个体确定为精英个体。再根据个体的适应度值确定出N个个体，构成选择种群，计算选择种群中任意两个个体的相似度，根据相似度以及随机数确定进行单点交叉操作的两个个体。然后在该两个个体的第n个基因位进行单点交叉操作，获得交叉种群。再对交叉种群中的个体进行突变，获得变异种群，从变异种群中选取K个个体，作为遗传种群。利用随机种子函数生成N‑K‑1个个体，获得再生种群。将精英个体、遗传种群以及再生种群组合成下一代种群，将下一代种群作为当代种群重复上述操作，直至遗传代数大于遗传总代数T，则输出第T代种群的精英个体。
一种数据处理方法装置

[发明专利]一种粒子群优化方法、装置、设备及存储介质-CN202210417632.2在审
发明人：杨震伦 -专利权人：广州番禺职业技术学院
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种粒子群优化方法，将种群规模为N的粒子群中的个体随机划分为M个包含相同数量个体的子种群；通过搜索模型中的至少一模型对子种群搜索，得到搜索结果，搜索模型包括线性搜索模型和非线性搜索模型；根据搜索结果对粒子群的种群进行更新，该种群的更新对象包括种群的全体最优、每个子种群各自的最优和每个个体自身的最优；在每迭代运算C代后判断是否需要调整子种群；若是，则解散子种群，被解散的子种群中的个体随机加入其它未解散种群；若一个子种群被解散后，当前种群只剩下一个子种群时，则重新将当前种群随机分成M个子种群。
一种粒子优化方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于种群熵、种群方差改进的钢轨裂纹检测算法-CN201910058482.9在审
发明人：高瑞鹏;王冰;赵龙;绍伟;樊珊珊;赵姣;杨宇祥 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于种群熵、种群方差改进的钢轨裂纹检测算法，提出将Sigmoid曲线与种群熵、种群方差结合起来改进遗传算子，进而推导出基于种群熵以及种群方差的遗传算法，最后用于钢轨裂纹故障诊断。该基于种群熵、种群方差改进的钢轨裂纹检测算法，解决了现有算法中种群多样性的急剧下降导致的早熟问题。
种群方差钢轨裂纹检测算法改进种群多样性故障诊断遗传算法遗传算子早熟问题推导算法

[发明专利]一种融合进化方法、装置及存储介质-CN202211715072.5在审
发明人：包子阳;余继周;王卓;李中伟 -专利权人：北京无线电测量研究所
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合进化方法、装置及存储介质，方法包括：创建初始种群；计算初始种群中个体的适应度；对初始种群中的个体进行差分进化操作，产生第一子代种群，并且对初始种群中的个体进行粒子群进化操作，产生第二子代种群；将第一子代种群个体和第二子代种群个体合并，按适应度排序，取适应度高的前一半种群个体为第三子代种群；合并得到的子代种群按照初始种群的融合进化方法进行融合进化，直至满足终止条件。
一种融合进化方法装置存储介质

[发明专利]基于多种群遗传算法工控入侵检测分类器参数选择方法-CN202110494541.4在审
发明人：刘学君;王昊;张小妮;晏涌;沙芸;曹雪莹;孔祥旻;李凯丽 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多种群遗传算法工控入侵检测分类器参数选择方法，包括：获取数据，设定不同的遗传算法参数；根据设定初始种群的规模随机生成指定数量的个体，将初始种群的每个个体放入分类器得到对应的适应度值，按照适应度值进行排序，从高到低划分为种群一、种群二和保留种群；循环控制三个种群进行进化，不同种群采取不同的进化方式；每一次进化结束后分别将种群一和种群二的最优个体放入优质种群中；在确定循环进行时，每代循环开始前，按照预设规则令保留种群向种群一和种群二提供新的基因型
基于多种遗传算法入侵检测分类参数选择方法

[发明专利]炼油生产中控制变量的确定方法-CN202211476054.6在审
发明人：李灵;刘自鹏;潘卓夫;陈俊名;马裕城;项俊霖;王梦龙;蓝开璇;李家鑫 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本申请适用于工业变量优化技术领域，提供了一种炼油生产中控制变量的确定方法，通过确定目标变量和控制变量，从控制变量中确定关键控制变量；基于多重变异系法数提取关键控制变量的稳态数据；生成关键控制变量对应的初始父代种群；让初始父代种群中的个体变异生成中间代变异种群；重置超出预设边界的中间代变异种群中的个体的维度值；中间代变异种群的父代种群和中间代变异种群中的个体交叉，得到第一和第二变异种群；根据中间代变异种群的父代种群、第一和第二变异种群，生成中间代父代种群；若种群进化满足进化终止条件，则将种群中最优个体作为关键控制变量的值。
炼油生产控制变量确定方法

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