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[发明专利]一种时间优化的平滑A*算法-CN201910840136.6在审
发明人：黎建军;齐强 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间优化的平滑A*算法，包括如下步骤：步骤S1：对A*算法的代价估计函数进行加权处理；步骤S2：对A*算法的OPEN列表使用最小二叉堆进行优化；步骤S3：对步骤S1、S2优化后的路径进行3次B样条优化处理，得到最终的经3次B样条优化处理之后的路径；本发明采用时间优化的平滑A*算法，通过对A*算法的代价估计函数进行加权处理以及对A*算法的OPEN列表使用最小二叉堆进行优化，减少了路径规划算法运算时间，优化了整体路径平滑度，解决了现有的A*算法在实际的工程运用中存在折线多、转折次数多、累计转角大等问题，提高了机器人的工作效率。
算法代价估计加权处理时间优化优化处理平滑优化路径规划算法折线转角工程运用工作效率平滑度运算机器人转折

[发明专利]基于自适应混合优化算法的冷源设备控制参数整定方法-CN202310698880.3在审
发明人：梅光行;褚敏;黄文君;朱志坤;吴孝朝;贾雅魁;吴延斌 -专利权人：浙江大学;浙江源创智控技术有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应混合优化算法的冷源设备控制参数整定方法，包括获取制冷系统的总能耗函；构建制冷系统能耗优化模型；采用自适应混合优化算法求解；完成制冷系统能耗优化控制。本发明对遗传算法进行改进，提高寻优效率，之后与虎克捷夫算法融合，通过切换条件的设置来跳过振荡收敛过程，保证寻优效果的同时加快收敛；利用遗传算法DNA片段编码过程来体现冷源优化参数的组合，更加贴近应用情况本发明具有通过仿生算法与传统模式搜索算法的融合，使得混合优化算法兼顾寻优效果好、优化速度快的优点；建立了完善的冷源系统能耗模型，以系统能耗为目标对设备控制参数进行优化，节能效果更好。
基于自适应混合优化算法设备控制参数方法

[发明专利]基于改进的藤壶繁殖优化算法的机器人多目标路径规划-CN202110493562.4有效
发明人：应明峰;莫晓晖;程锦翔;杭阿芳;苗甜银 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：基于改进的藤壶繁殖优化算法的机器人多目标路径规划，具体步骤如下：(1)基本藤壶繁殖算法；(2)改进的藤壶繁殖优化算法；(3)机器人路径规划；本申请提供基于改进的藤壶繁殖优化算法的机器人多目标路径规划，基于现有藤壶繁殖算法进行改进优化，引入遗传算法的变异思想，之后再结合机器人多目标路径规划进行优化。
基于改进繁殖优化算法机器人多目标路径规划

[发明专利]一种基于类粒子群正态优化算法的SKINNY算法组件优化方法-CN202010155755.4在审
发明人：金鑫;段玉玮;张莹;毛明 -专利权人：北京电子科技学院
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种基于类粒子群正态优化算法的SKINNY算法组件优化方法，包括步骤如下：1、设定SKINNY密码算法组件格式；2、种群初始化，生成符合要求的初始种群用于后续优化；3、种群个体预处理，对种群中的个体进行预处理，使其符合SKINNY密码算法组件格式，用于后续目标函数计算；4、设定SKINNY密码算法目标函数，根据SKINNY密码算法所需要优化的性能指标，选择确定轮数下的活跃s盒数作为优化标准，计算方式作为SKINNY密码算法目标函数；5、种群迭代更新，根据类粒子群正态优化算法的设定对初始种群进行更新迭代，最终得到符合设定指标下的种群；6、算法输出，根据设定，对符合要求的算法组件进行存储，并输出一个或多个性能最优的算法组件
一种基于粒子群正态优化算法 skinny 组件方法

[发明专利]大规模非线性动态优化算法代码生成系统-CN201410133666.4在审
发明人：袁德成;黄明忠;潘多涛;王国刚 -专利权人：沈阳化工大学
申请日： 2014-04-04 - 公布日： 2015-01-21 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：大规模非线性动态优化算法代码生成系统，涉及一种算法代码生成系统，本系统进行非线性动态优化模型的输入、编辑、输出，以及完成非线性动态优化模型的离散化自动处理、执行控制算法C语言代码的自动生成。进行非线性动态优化问题控制算法程序设计时，使用模型编辑功能将非线性动态优化问题输入系统得到NDOML模型，最后使用系统的算法代码自动生成功能产生离散化后的NDOML模型的算法C语言代码，该算法C语言代码可用于对优化问题进行仿真和评估不仅极大地提高了控制算法代码设计人员的工作效率，而且解决了人工难于完成的较大规模和大规模非线性动态优化问题的控制算法程序设计。
大规模非线性动态优化算法代码生成系统

[发明专利]一种基于改进鲸鱼优化算法的阵元失效校正方法-CN202010312919.X有效
发明人：孟宪猛;蔡翠翠 -专利权人：安徽博微长安电子有限公司
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于阵列天线领域，特别涉及一种基于改进鲸鱼优化算法的阵元失效校正方法，包括以下步骤：步骤1：对于直线阵列天线建立数学模型，以天线的最大副瓣电平和波束宽度构建适应度函数；步骤2‑步骤8；步骤9：输出最优个体位置本发明的有益效果是：改进鲸鱼优化算法在鲸鱼优化算法基础上，采用自适应权重加速算法收敛，并与差分进化算法相结合，丰富种群个体信息，增强优化算法的全局收敛性。相比遗传、粒子群等智能优化算法，提高了算法的收敛速度和收敛精度。利用改进鲸鱼优化算法对阵列天线剩余正常阵元的优化，在短时间内快速实现阵列天线方向图的失效校正，最大程度保证阵列天线的性能。
一种基于改进鲸鱼优化算法失效校正方法

[发明专利]一种群智能动态物流背包优化方法-CN201811628996.5在审
发明人：禄盛;周焰梅;张艳 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种群智能动态物流背包优化方法，包括物流配送中的动态物流背包综合优化问题及其求解方法。所述的动态物流背包优化问题，将动态路径规划与背包问题结合，以达到在优化车辆配送路径的同时，综合优化车辆背包价值率的目的，所述的背包问题，将车辆装载模型转化为背包价值优化模型，能适当简化物流配送车辆的装载优化率模型，使得动态物流背包综合优化问题求解更简易。所述的群体智能优化算法为灰狼优化算法，灰狼优化算法属于一种仿生物学算法，这类算法常用于求解组合优化问题，且灰狼优化算法具有群体学习机制，能够平衡局部寻优与全局寻优，克服了现有启发式算法不能兼顾局部优化与全局优化的缺点综合优化问题求解得到的配送方案表明，采用本发明所述方法，能较好地综合优化车辆配送距离和车辆载重率。同时，数据实验证明，动态物流背包综合优化问题适用于较大规模地物流配送优化场景。
综合优化物流优化算法背包背包优化物流配送配送背包问题问题求解智能动态求解算法寻优种群优化动态路径规划价值优化模型组合优化问题启发式算法车辆载重车辆装载局部优化模型转化全局优化群体智能数据实验学习机制价值率生物学装载简易场景平衡群体全局

[发明专利]一种改进的多目标灰狼优化算法-CN202011458876.2在审
发明人：赵国;曹天华;张弛;朱文强 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于优化算法技术领域，尤其涉及一种改进的多目标灰狼优化算法，包括以下步骤：步骤1、改进的多目标灰狼算法步骤；步骤2、多目标灰狼算法的改进；步骤3、基于改进的多目标灰狼算法性能测试。本发明进行了收敛因子的改进，并引入差分机制和精英选择机制，形成混合多目标灰狼优化算法；可以解决标准多目标灰狼算法在处理优化问题时带来了种群多样性不足、容易陷入局部最优、处理复杂问题效果欠佳等问题。本发明以某海岛独立微电网容量优化配置多目标优化模型为算例，分别使用HMOGWO与MOPSO、MOPSO算法对优化目标进行求解；分析显示HMOGWO算法在优化独立微电网的成本和可靠性方面表现出明显性能优势
一种改进多目标灰狼优化算法

[发明专利]一种专利法律状态的判断方法、系统及终端-CN202010022124.5在审
发明人：朱峰;彭丽 -专利权人：广东知得失网络科技有限公司
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本发明涉及专利法律状态检测领域，一种专利法律状态的判断方法、系统及终端，所述的一种专利法律状态的判断方法包括：获取某一专利的流程数据；在该流程中提取法律状态与时间节点；将法律状态与时间节点通过分析算法进行专利有效性判断本发明提供一种专利法律状态的判断方法、系统及终端，可以对专利的法律状态进行分析查询，为用户提供方便。
一种专利法律状态判断方法系统终端

[发明专利]基于动态局部进化的高斯粒子群优化算法-CN202210402230.5在审
发明人：郭佳;田浩 -专利权人：湖北经济学院
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了技术领域的，基于动态局部进化的高斯粒子群优化算法，具体的步骤为，S1、对标准粒子群算法进行优化，选择粒子群优化算法的宏观方向参数，表示粒子构造及种群规模，加快算法寻优的速度，避免算法陷入局部极值：S2、设置粒子群优化算法的微观方向参数，根据社会搜索和认知搜索更新粒子自身运动，对粒子群算法的权重参数按照构建的非线性函数进行更新优化，以此加快收敛的速度，并且保证较高的精度；解决了传统粒子群算法搜索精度低，容易陷入局部最优的问题，为单目标优化问题提供高精度搜索结果。
基于动态局部进化粒子优化算法

[发明专利]一种基于改进离散头脑风暴优化算法的引航员指派方法-CN201911299266.X有效
发明人：薛云灿;杨启文;蔡昌春 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进离散头脑风暴优化算法的引航员指派方法，包括，根据问题描述，确定问题约束条件，建立引航员指派模型；基于改进离散头脑风暴优化算法对引航员指派模型进行求解，找出最优引航员指派计划。本发明提出了离散头脑风暴优化算法，提出了头脑风暴优化算法在同一类中，个体向类中随机二个个体学习的方法，头脑风暴优化算法的离散化中个体融合和加入随机干扰的实现方法。采用改进离散头脑风暴优化算法，可以提高最优路径的搜索效率，避免算法陷入局部最优，提高算法的精度。
一种基于改进离散头脑风暴优化算法引航员指派方法

[发明专利]基于改进梯度子空间逼近算法的智能优化分析方法-CN202211162247.4在审
发明人：白涛;程黎 -专利权人：成都安世亚太科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进梯度子空间逼近算法的智能优化分析方法，该方法将梯度优化搜索及群优化搜索策略结合为梯度子空间逼近优化算法，并在该优化算法的基础上引入历史数据寻优策略，形成一套改进的梯度子空间逼近优化算法，可将优化过程及优化物理问题抽象成为程序对象，可以对优化问题、优化设计参数、优化约束参数、优化目标参数进行相应的设置和操作，通过高效的改进梯度子空间逼近优化算法，可针对单峰、多峰，有约束、无约束，线性、非线性等多种复杂优化问题进行智能迭代优化，并能较快速的找到最优解；能够大大缩减采用经验判断反复手动优化带来的重复工作量，较大程度上提高产品的设计效率。
基于改进梯度空间逼近算法智能优化分析方法

[发明专利]高适应性查询优化器检索空间生成方法-CN201180056140.5有效
发明人：阿尼什瓦拉·尼卡;伊恩·罗恩·查尔斯沃思 -专利权人：移动解决方案公司
申请日： 2011-11-07 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：用于确定来自算法池的至少一个算法以优化查询的系统、方法和制品。一个实施例包括针对子方案构建优化块；基于优化块确定子方案的复杂度；以及基于子方案的复杂度和所选择的算法的特征，从检索空间生成算法池中选择算法；以及通过所选择的算法优化子方案。
适应性查询优化检索空间生成方法

[发明专利]一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法-CN201510943189.2在审
发明人：徐荣龙 -专利权人：山东澳迪赛企业管理咨询有限公司;徐荣龙
申请日： 2015-12-16 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法。本发明所述基于粒子群优化算法的呼叫中心排班方法，基于粒子群优化算法实现，由于粒子群优化算法需要调整的参数少，结构简单，没有交叉和变异运算，依靠粒子的速度完成搜索，搜索速度快，因此本发明排班方法继承了粒子群优化算法的优点
一种基于粒子优化算法呼叫中心排班方法

[发明专利]一种大数据环境下的数据优化及快速抽样方法-CN201710452151.4有效
发明人：张浩澜;陈剑平;李兴森 -专利权人：浙江大学宁波理工学院
申请日： 2017-06-15 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种大数据环境下的数据优化及快速抽样方法，包括：(1)、将大数据集部署在云环境中；(2)、按照数值属性将大数据集划分成若干子数据集，将数值形式的子数据集筛选出；(3)、选取需要进行分析的子数据集，判断该子数据集的数据分布是接近正态分布还是泊松分布，再使用本专利提出的正态抽样算法或泊松抽样算法，对该子数据集快速提取得出数据块，从中抽样若干个数据块进行分析，通过正态分割算法或泊松分割算法进行快速提取得出的样本数据块继承了子数据集的均值
一种数据环境优化快速抽样方法