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[发明专利]一种基于群体智能算法的压力容器设计方法-CN201910341387.X有效
发明人：董晨;叶尹;陈星星;郭文忠;黄瑜婷 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于群体智能算法的压力容器设计方法，采用高斯变异和混沌理论改进蝗虫算法并优化压力容器成本最小化的设计问题。压力容器设计问题可以抽象成4个结构参数，4个约束条件和1个目标函数的数学模型用于算法的优化设计。从设计的数据可以看出，本发明所提出的算法（GC‑GOA）能够较好的设计出成本较小的压力容器。
一种基于群体智能算法压力容器设计方法

[发明专利]一种基于群体智能优化的无人机路径规划方法-CN202111029388.4有效
发明人：马武彬;吴亚辉;邓苏;周浩浩 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种路径优化的技术领域，公开了一种基于群体智能优化的无人机路径规划方法，包括：建立无人机路径规划问题的有向图以及形式化表示；确定无人机路径规划问题的约束条件；确定无人机路径规划问题的多目标函数
一种基于群体智能优化无人机路径规划方法

[发明专利]一种基于改进蚁群算法的旅行商问题求解方法-CN201810178608.1在审
发明人：王攀;张毅;严冬 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：针对TSP问题，采用十进制数字串对路径编码，确定适应度函数，设定算法参数；S2初始化蚂蚁位置、路径信息素浓度；S3利用改进蚁群算法确定下一个要访问的城市，构造访问环路；S4根据适应度函数确定个体最优和群体最优蚂蚁，执行交叉操作；S5若交叉后产生的新个体适应度值大则进行S6，否则保留个体、群体最优，再进行S7；S6更新个体、群体最优；S7迭代后进行S8，否则使用2‑opt算法进行局部优化，更新信息素，然后进行S3；S8输出群体最优解。
蚁群算法旅行商问题适应度函数群体求解算法蚂蚁十进制数字串计算机领域改进更新信息交叉操作局部优化路径编码路径信息算法参数初始化适应度新个体最优解迭代收敛访问跳出输出保留更新

[发明专利]高海拔地区电力设备高压端双环均压环优化方法-CN202310484282.6在审
发明人：孙勇;张志劲;卢文浩;姜克如;黄大为;景茂恒;蒋兴良 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提供的一种高海拔地区电力设备高压端双环均压环优化方法，包括如下步骤：S1.对电力设备和双环均压环进行几何建模；S2.用粒子表征几何参数组合，得到初始粒子群，然后计算初始粒子群对应的几何参数组合下的电力设备表面最大电场强度值>和和均压环沿面最大电场强度值Ei‑max2；S3.计算出适应度函数值Fitness；S4.寻找个体极值Pbest和群体极值Gbest，基于个体极值和群体极值更新粒子的速度和位置，得到更新后的粒子群；S5.判断群体极值是否稳定；S6.校验步骤S5中稳定的群体极值对应的双环均压环沿面最大电场强度是否小于校正后的双环均压环起晕电场强度
海拔地区电力设备高压端双环均压环优化方法

[发明专利]一种基于蒙特卡洛树搜索算法的群体机器人协同搜索方法-CN201911272386.0有效
发明人：丁肇红;吴莹莹;温晓静 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蒙特卡洛树搜索算法的群体机器人协同搜索方法，属于多智能体目标搜索技术领域。包括：根据地面移动机器人群体的目标监视区域设定目标位置；地面移动机器人轨迹规划作为二维轨迹规划问题解决，基于蒙特卡洛树搜索算法确定地面移动机器人协同搜索过程中可能的访问节点序列，利用概率下降法优化该机器人访问序列对应的概率分布；与其他地面机器人通信，更新地面机器人群体访问序列的联合概率分布，选择概率最高的访问序列中的第一个节点作为该机器人的下一个访问节点；结合地面机器人运动约束，利用分段平滑曲线实现地面移动机器人的平滑闭环轨迹规划，解决时间约束下地面移动机器人群体协同区域目标搜索的最优观测问题。
一种基于蒙特卡洛树搜索算法群体机器人协同方法

[发明专利]基于改进微分进化算法的微机电系统组件的布局优化方法-CN201410072383.3在审
发明人：范衠;朱贵杰;刘进超;王攀;王晟;谢淑香;李文姬;林惠标 -专利权人：汕头大学
申请日： 2014-02-28 - 公布日： 2014-06-25 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及微机电系统设计领域，尤其涉及一种基于改进微分进化算法的微机电系统组件的布局优化方法，包括以下步骤：确定优化目标，建立微机电系统中组件的布局模型；输入组件参数，形成初始种群；分析个体，计算种群所有个体的目标函数和约束违反度；以目标函数和约束违反度为比较基准，对种群个体进行随机排序；选取优良个体引导群体变异操作；对个体进行交叉操作，生成的新个体与目标个体进行比较，选择优良个体成为下一代个体，从而得到新一代群体；最后进行终止判定
基于改进微分进化算法微机系统组件布局优化方法

[发明专利]基于改进教与学算法的电力系统可用输电能力计算方法-CN201510561572.1在审
发明人：胡伟;张鹏;易俊;王安斯;顾卓远 -专利权人：清华大学;中国电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2015-09-06 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进教与学算法的输电能力的计算方法，属于电力系统输电能力技术领域，该方法将可用输电能力问题用优化问题处理，基于一种智能算法—教与学算法用于电力系统求解带有复杂非线性约束优化问题；具体包括：建立可用输电能力的计算模型，建立初始化班级学生群体，将班级学生群体分组，“教”阶段，“学”阶段，“创造性学习”阶段，各阶段的约束处理，淘汰及组合，得到可用输电能力的最优结果。
基于改进算法电力系统可用输电能力计算方法

[发明专利]基于分步约束修复技术的热电联产经济调度方法-CN201910128283.0在审
发明人：邹德旋 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分步约束修复技术的热电联产经济调度方法，包括步骤A：使用群体智能优化算法产生一定数量的解向量；步骤B：使用分步约束修复技术对每个解向量进行分步修复，并计算四种约束条件的违背量；步骤C根据目标函数值和约束违背量计算罚函数值，并更新全局最优解；步骤D：若当前迭代次数达到最大迭代次数，则确定该解为最优的热电联产经济调度方案，否则，重复步骤A～C；本发明通过分步约束修复技术处理热电联产经济调度问题中的约束条件，并结合群体智能优化算法逐渐减小或消除其他四种约束违背量
热电联产经济调度向量修复目标函数群体智能优化算法约束条件迭代全局最优解技术处理逐渐减小罚函数可行域总成本重复更新

[发明专利]一种基于双伽马校正的全局自适应灰度图像增强方法-CN201910331737.4在审
发明人：李灿林;刘金华;毕丽华;吴青娥;吴庆岗;刘岩 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双伽马校正的全局自适应灰度图像增强方法，采用粒子群优化算法结合图像双伽马函数进行全局双伽马校正，主要步骤为：输入灰度图像并对粒子群优化算法参数初始化；采用每个粒子位置对输入图像执行双伽马校正获得初步增强图像，并计算对应适应度值，更新粒子个体和群体历史最优适应度值和最优位置；判断是否满足迭代寻优终止条件，不满足则更新各粒子惯性权重、学习因子、速度和位置并继续迭代；否则使用最终群体最优位置对输入图像进行双伽马校正
伽马校正灰度图像粒子群优化算法输入图像增强图像适应度自适应图像全局群体最优位置整体视觉效果参数初始化迭代寻优粒子个体粒子惯性粒子位置输入灰度细节信息终止条件最优位置纹理低照度亮区域迭代更新权重伽马清晰群体学习

[发明专利]一种基于粒子群优化的红外图像增强方法-CN201910202197.X在审
发明人：李灿林;毕丽华;刘金华;吴青娥;刘岩;常化文;朱付保 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于粒子群优化的红外图像增强方法，采用粒子群优化算法结合图像伽马校正方法进行全局伽马校正，其步骤为：首先对红外图像进行灰度化并初始化种群；接着针对每个粒子，对灰度化图像进行伽马校正得到中间增强图像，通过对该中间图像的熵值、边缘内容和灰度标准方差的加权融合计算该粒子的适应度值，并迭代更新个体和群体最优适应度值，采用适时调整学习因子迭代更新粒子速度和位置，通过不断迭代寻优找到最终群体最优位置作为最优伽马值来增强图像
红外图像增强伽马校正粒子粒子群优化迭代更新红外图像增强图像灰度化适应度粒子群优化算法图像群体最优位置边缘内容标准方差低对比度迭代寻优高亮区域加权融合中间图像初始化图结构图像熵最大化灰度伪影伽马噪声种群清晰保留群体全局学习

[发明专利]基于目标评价因子的自适应蚁群A星混合算法-CN201911042714.8在审
发明人：陆敬怡;梁志伟;祝子健;李欣昱 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明将A星启发式路径规划与群体智能算法的蚁群算法相结合，使得在智能体受到环境限制条件下，实现对智能体分工协作的局部性优化，并鉴于此进而对全局实况进行分析预测以及群体决策优化。
蚁群混合算法目标评价智能体自适应算法动态路径规划路径规划算法群体智能算法环境限制路径规划群体决策实时动态蚁群算法最优路径动态性局部性可达性启发式路障路况优化实况分工融合引入延伸协作预测全局应用分析规划

[发明专利]一种混合群体智能的深度学习模型超参数优化方法-CN202110423458.8在审
发明人：李震;杨柳;李彤;苗虹;王东升;王召斌;李阳 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合群体智能的深度学习模型超参数优化方法，包括：选取深度神经网络搭建软件缺陷预测模型；初始化混合狼群算法参数；更新个体极值和群体极值；判断是否满足算法停止条件；更新每个粒子的速度和位置；本发明将混合算法用于深度学习模型超参数优化之中，能够快速且高效地向最优解逼近，可以很好地解决多个局部解和全局解的问题，具有更强的全局寻优能力，从而保证了模型预测的精度。
一种混合群体智能深度学习模型参数优化方法

[发明专利]酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质-CN202110627236.8在审
发明人：王长春;陈旭伟;应柳平 -专利权人：上海华客信息科技有限公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取目标酒店的特征信息，并依据特征信息，确定目标酒店所属的酒店归属群组；获取酒店归属群组对应的初始标签集；依据目标酒店和酒店归属群组各自的历史评价数据集，分别计算初始标签集中每一标签在目标酒店和酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度；依据每一标签在目标酒店和酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度，计算得到目标酒店和酒店归属群组在初始标签集上的群体匹配度；当群体匹配度大于等于一预设阈值时，将目标酒店对应的综合偏好度最小的N个标签，推荐给目标酒店；本申请实现更有针对性地提升酒店的服务优化效果。
酒店服务优化指标推荐方法系统设备存储介质

[发明专利]一种异构物联网中设备协作优化方法及系统-CN202110381909.6在审
发明人：纪雯;杨哲铭;王可;陈益强 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明面向异构物联网设备的管理，提出一种基于智能度量和群体智能的设备协作优化方法，该方法通过对物联网中设备的智能水平进行考量，将物联网的设备组织起来，最终达到提升整体智能水平的目的。本发明从众智科学的角度考虑，将智能度量和群体智能结合在一起来实现异构设备的协作管理并优化物联网的整体智能水平。
一种异构物联网设备协作优化方法系统

[发明专利]一种目标邻居学习粒子群优化方法-CN202011580083.8在审
发明人：王飞;王紫薇;林梅金;许祥丛 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种目标邻居学习粒子群优化方法，包括如下步骤：1，初始化种群；2，计算初始化后的种群的粒子的适应度值并对粒子进行排序；3，随机挑选一个排序后的粒子作为第一学习对象；4，对所述第一学习对象使用裂变选择法挑选出第二学习对象；5，根据所述第二学习对象更新粒子的位置信息以及速度信息；6，重新计算每一个粒子的适应度值，并根据每一个所述粒子的适应度值对粒子的个体极值和粒子群体的群体极值进行更新赋值；7，判断迭代次数是否达到设置的最大迭代次数本发明可以克服现有PSO算法以及CLPSO算法在优化复杂高维多模函数时均容易陷入局部最优的问题。
一种目标邻居学习粒子优化方法