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[发明专利]一种人工智能启发式非线性算法的优化方法-CN202311088120.7在审
发明人：潘明;郭子明 -专利权人：工数科技（广州）有限公司
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，尤指一种人工智能启发式非线性算法的优化方法。包括以下步骤：通过机器学习模型对启发式函数进行拟合和学习，生成标准启发式函数；基于标准启发式函数，通过模式数据库产生多个启发式函数，并采用累加的方法将多个启发式函数作为同一个领域问题的启发式函数；通过遗传算法对同一个领域问题的启发式函数进行全局优化本发明可以提高启发式函数的准确性和可靠性。通过模式数据库产生多个启发式函数，并采用累加的方法作为同一个领域问题的启发式函数，综合多个启发式函数的优点，避免单一启发式函数可能出现的缺点，提高算法的全局优化能力，同时，可以加速搜索过程，提高搜索效率
一种人工智能启发式非线性算法优化方法

[发明专利]基于MAB的超启发式算法求解多目标优化问题的方法-CN201811230929.8有效
发明人：张淑艳;杨太龙;郭一 -专利权人：郑州大学
申请日： 2018-10-22 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及超启发式算法领域，尤其涉及一种基于MAB的超启发式算法求解多目标优化问题的方法，该方法以MAB策略为学习策略，并使用四种性能评估机制评估各低层启发式算子的性能，通过学习和选择的机制以更好的结合各低层启发式算子的优点本发明的目的在于克服了传统启发式算法设计时通用性较差且单一启发式算法可能在一些问题实例上效果较差的问题，提出一种基于MAB的超启发式算法求解多目标优化问题的方法。
基于 mab 启发式算法求解多目标优化问题方法

[发明专利]用于机械臂强化学习运动规划的启发式奖励函数设计方法-CN202111278998.8有效
发明人：白成超;张家维;郭继峰 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-10-31 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种用于机械臂强化学习运动规划中启发式奖励函数的设计方法，本发明涉及机器人运动规划与智能控制技术领域。本发明包括：建立机械臂运动规划问题的启发式函数；根据启发式函数，构建机械臂运动规划的启发式奖励函数；确定启发式奖励函数中的参数取值；利用构建的启发式奖励函数训练机械臂运动规划的神经网络运动规划器。启发式奖励函数明显提升了运动规划的成功率并加快了收敛速度。本发明用于机械臂的运动规划与智能控制领域。
用于机械强化学习运动规划启发式奖励函数设计方法

[发明专利]基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法及系统-CN202211260932.0在审
发明人：王艳;卢健行;全震;沈鹏;纪志成;刘长峰;张倩;张建华 -专利权人：山东润德生物科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及生产调度技术领域，提供了基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法及系统，包括：通过基于超启发式遗传算法的智能调度机制初始化并优化产品加工计划的调度解集，并从调度解集中选出最优解；其中，基于超启发式遗传算法的智能调度机制将一条启发式染色体与一条生产次序染色体组成一个调度解；且基于超启发式遗传算法的智能调度机制进行调度解更新的方式包括启发式染色体之间的交叉和变异操作、以及生产次序染色体根据启发式染色体中的启发式操作进行的遗传操作。
基于启发式遗传算法生产过程智能调度方法系统

[发明专利]基于均值属性重要度的启发式方法-CN202211554923.2在审
发明人：刘旭东 -专利权人：刘旭东
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均值属性重要度的启发式方法，其为求解属性约简的启发式算法。在监督邻域粗糙集中传统启发式算法求解约简时往往需要计算所有候选属性的重要度，这会产生巨大的时间消耗。为解决这一问题，本发明设计了一种均值属性重要度启发式信息。这种启发式信息将每一个条件属性下所有样本所代表的重要度求均值来表示该条件属性的属性重要度，并按照重要度大小进行排序，构造了基于均值属性重要度的启发式算法。实验结果表明，相较于传统的启发式算法以及其改进算法，基于均值属性重要度的启发式算法求约简的分类性能得到了提高，同时时间消耗有着显著减少。
基于均值属性重要启发式方法

[发明专利]一种基于超启发式算法的卫星任务规划方法-CN201610843786.2有效
发明人：胡笑旋;朱外明;靳鹏;夏维;罗贺;马华伟;张烨 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-09-22 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超启发式算法的卫星任务规划方法，包括1获得目标的优先级支配关系数据；2使用禁忌搜索算法或模拟退火亚启发式算法对优先级组合进行搜索，获得规划结果；本发明能够使用亚启发式算法对多角度优先级的启发式规则信息的组合应用进行搜索，从而能提供基于超启发式算法的、高效鲁棒的卫星成像与传输联合规划方法。
一种基于启发式算法卫星任务规划方法

[发明专利]云环境下基于强化学习的超启发式任务调度方法及系统-CN202110705390.2有效
发明人：周风余;孙倡;尹磊;刘进 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明属于任务调度领域，提供了一种云环境下基于强化学习的超启发式任务调度方法及系统。其中，该方法包括获取云环境下任务调度相关信息及虚拟机运行参数，并初始化解集及高级启发式方法的各项参数；其中，解集中的元素由一系列设定长度的序列值构成，序列值为相应任务在各个虚拟机上运行消耗的时间；随机选择低级启发式方法，并初始化相应低级启发式方法参数，直至达到当前低级启发式方法迭代停止条件，更新候选解解集，得到当前的最优解；计算当前低级启发式方法迭代的奖励值，更新奖励表；根据奖励表继续选择低层启发式方法，迁移候选解，
环境基于强化学习启发式任务调度方法系统

[发明专利]一种元认知驱动的启发式提示问题推荐方法-CN202310710650.4在审
发明人：吴雯;周婧;叶光泽;贺樑 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种元认知驱动的的启发式提示问题推荐方法，其特点是该方法采用基于情绪和认知风格的知识追踪模块与性格加强的错因分析模块和元认知策略驱动的启发式提示问题推荐模块构建的推荐系统，实现启发式提示问题推荐，所述知识追踪模块采用LSTM模型以及情绪与认知风格辅助任务，得到用户当前知识水平的向量表示；所述错因分析模块通过注意力机制得到错因表示；所述启发式提示问题推荐模块采用大语言模型生成供选择的启发式提示问题进行排序，将排名最靠前的启发式问题推荐给用户。本发明与现有技术相比具有推荐结果更加准确，可解释性更强，向用户推荐更高质量的启发式提示问题，以提高用户的元认知能力，从而实现人机元认知的协同提升。
一种认知驱动启发式提示问题推荐方法

[发明专利]基于图的超启发式的蜂窝网络频谱分配方法-CN201410186159.7有效
发明人：焦李成;董蓓;吴建设;马文萍;刘静;公茂果;马晶晶;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-05-05 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图的超启发式的蜂窝网络的频谱分配方法，主要解决现有的蜂窝网络中频谱利用率低的问题。其实现步骤是(1)将原有的蜂窝网络的干扰矩阵映射为一个有权图G；(2)根据蜂窝网络拓扑图和有权图G的特性，形成六种基于图的低层启发式方法；(3)根据这六种低层启发式方法的应用顺序生成启发式顺序编码串；(4)用模拟退火算法在这六种低层的启发式方法形成的空间对最优启发式顺序编码串进行迭代搜索，得到最优频谱分配结果。
基于启发式蜂窝网络频谱分配方法

[发明专利]一种基于超启发式算法的零空闲流水车间作业调度方法-CN201610128423.0在审
发明人：林剑;张帅;黄朝耿 -专利权人：浙江财经大学
申请日： 2016-03-07 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超启发式算法的零空闲流水车间作业调度方法，该方法首先设定零空闲流水车间作业调度问题的目标函数，建立相应的调度优化模型，在此基础上，结合超启发式算法框架，将应用较为广泛的和声搜索算法作为超启发式算法的HLH策略，并针对零空闲流水车间作业调度问题特点，设计简易启发式规则，用以构建LLH方法集合，从而实现对于零空闲流水车间作业调度问题的优化求解。该方法既保留了元启发式算法良好的全局寻优性能，又避免了元启发式算法中凭人工经验调整算法参数带来的不确定性，可以有效提高算法设计的效率，对于流水作业调度效率的提高也具有重要意义。
一种基于启发式算法空闲流水车间作业调度方法

[发明专利]可行解的启发式策略调度方法、装置、设备和介质-CN202210981192.3在审
发明人：丁建辉;曹宜超;陈珍 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种可行解的启发式策略调度方法、装置、设备、介质、程序产品和求解器，涉及运筹优化技术领域，尤其涉及大数据和人工智能技术。具体实现方案为：根据待求解问题的特征和各启发式策略的特征确定所述各启发式策略与待求解问题的相关度，并根据所述相关度对所述各启发式策略进行排序，其中，所述相关度用于衡量所述待求解问题在分支定界的不同求解状态下，所述各启发式策略的可行解求解结果的质量；将所述排序的结果作为调度所述各启发式策略的优先级。
可行启发式策略调度方法装置设备介质

[发明专利]基于量子启发式算法的文本情感分类方法-CN202211175447.3在审
发明人：石金晶;袁逸凡;王雯萱;赵雪娇;徐璐;施荣华 -专利权人：中南大学;合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子启发式算法的文本情感分类方法，包括获取带有分类标签的原始训练文本并处理得到训练文本；加载预训练模型和对应的参数并训练得到振幅嵌入向量；将分词后的高维句子进行降维和特征提取得到相位嵌入向量；构建量子启发式神经网络模型；采用量子启发式神经网络模型进行实际的文本情感分类。本发明提供的这种基于量子启发式算法的文本情感分类方法，通过双特征提取复词嵌入的方式，并结合基于量子启发式算法，实现了文本情感的分类；而且本发明方法的准确性高，可靠性好。
基于量子启发式算法文本情感分类方法

[发明专利]基于启发式深度强化学习的路径规划方法-CN202011304737.4有效
发明人：李婕;刘宪杰;于瑞云;唐佳奇;王兴伟 -专利权人：东北大学
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明公开一种基于启发式深度强化学习的路径规划方法，属于路径规划技术领域。该方法包括：使用栅格化方法对地图环境进行建模；对环境进行特征提取，建立价值地图；利用Actor Critic强化学习算法进行训练；采用经典启发式算法A*作为强化学习的启发式函数，建立启发式信息；设计注意力机制平衡特征提取模块和启发式模块的权重
基于启发式深度强化学习路径规划方法

[发明专利]MPEG－4视频并行编码中的形状自适应的启发式数据划分方法-CN02143130.2无效
发明人：宁华;李锦涛;黄晁;林守勋 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2002-09-13 - 公布日： 2004-03-17 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：一种MPEG－4视频并行编码中的形状自适应的启发式数据划分方法，包括步骤：根据处理器的互连方式，选择采用启发式的数据划分算法1或启发式的数据划分算法2；并根据相应算法确定的规则，启发式地将VOP数据划分成与处理器数目相同的多个子区域本发明根据MPEG－4基于形状编码的特点，采用启发式的数据划分方法，优化VOP数据在各处理器的分配，使各个处理器间的负载相对平衡，且所需存储的重叠数据最少，降低数据传递的时间，以提高整个视频并行编码系统的效率
mpeg 视频并行编码中的形状自适应启发式数据划分方法

[发明专利]自动化的客户端设备管理-CN200680014902.4无效
发明人： B·R·豪尔;D·P·米沙阿 -专利权人：微软公司
申请日： 2006-04-28 - 公布日： 2009-09-23 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：在一个实现中，描述了一种包括通过网络从多个客户端设备[104(n)]收集启发式数据的方法[400]。启发式数据描述包括多个客户端设备的可靠性、性能和安全性的多个健康因素。启发式数据的收集是周期性地自动进行，而无需多个客户端设备的用户干涉[408]。对应于从关于至少一个健康因素的启发式数据标识的问题产生一种补救，该补救治愈该问题并解决在启发式数据中指示的一个或多个其它健康因素[412]。
自动化客户端设备管理

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