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[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]柔性作业车间调度方案确定方法及装置-CN202211477744.3在审
发明人：李家钊;卢阳光;张代浩;刘晨 -专利权人：三一重机有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供一种柔性作业车间调度方案确定方法及装置，方法通过初始化种群生成包含预设数量调度方案的调度方案群组；划分调度方案群组为单目标子种群和多目标子种群；分别对单目标子种群和多目标子种群执行进化取优操作；进化取优操作包括：分别将单目标子种群和多目标子种群进行进化，并将进化后的单目标子种群中的最差个体以其他进化后的单目标子种群中的最优个体进行替换，将进化后的多目标子种群的最差个体以进化后的单目标子种群中的最优个体进行替换；在进化取优操作达到预设迭代次数后，确定预设迭代次数后的单目标子种群和多目标子种群中的最优个体，输出Pareto前沿解，基于Pareto前沿解，确定目标调度方案，提高生产效率。
柔性作业车间调度方案确定方法装置

[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]基于自监督学习式进化的大规模复杂网络社区检测方法-CN202110665380.0在审
发明人：陈家进;刘松柏;林秋镇;李青 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开了基于自监督学习式进化的大规模复杂网络社区检测方法，包括步骤：根据目标网络社区，确定目标网络社区对应的原始种群；将原始种群分解成第一子种群和第二子种群；采用基于自监督学习的方法对第一子种群进行更新，得到第一更新子种群，并采用基于广度学习的方法对第二子种群进行更新，得到第二更新子种群；根据原始种群、第一更新子种群以及第二更新子种群，确定目标网络社区对应的进化种群；当进化种群满足终止条件时，将进化种群作为最优种群
基于监督学习进化大规模复杂网络社区检测方法

[发明专利]用于筛选被遮蔽的或部分被遮蔽的细胞的方法和装置-CN91103962.7无效
发明人：詹姆斯·咔里·赫德森;卡洛斯·M·罗德里库茨;汤姆斯·拉塞尔;沃拉斯·H库尔特 -专利权人：科特电子公司
申请日： 1991-05-17 - 公布日： 1991-12-25 - 主分类号： G01N33/49 文献下载
摘要：一种用于完成筛选被遮蔽或部分被遮蔽的细胞，以便计算出一种或多种细胞种群的子种群的方法和仪器(900)。一个包括被遮蔽的所研究的子种的白血细胞种群与标准种群同时被首先计数(912)。一个没有遮蔽所研究的子种群的移位过或没有移位的检测特性的第二白血细胞种群；一个也没有遮蔽所研究的子种群移位过的或没有移位检测特性的微球形成的人造种群，或者一个将使该子种群的检测特性全部和部分地转移到其中的白血细胞种群，然后通过使带有对所研究的白血细胞种群是专用的单克隆抗体的微球健合到细胞种群(916)上的方法，使所研究的该白血细胞种群子种群的检测特性移位。
用于筛选遮蔽部分细胞方法装置

[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]基于改进分区多目标进化优化的微网优化调度方法-CN201610656594.0在审
发明人：李昕;方彦军 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-08-11 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进分区多目标进化优化的微网优化调度方法，包括：S1建立微网多目标优化调度问题模型；S2初始化子种群个体，根据微源爬坡率约束修复子种群的个体；S3对各子种群分别进行遗传操作获得子代子种群；根据微源爬坡率约束修复子代子种群的个体；S4合并所有的子种群和子代子种群生成混合种群，将混合种群划分为新子种群；S5将各新子种群的规模修复为设定的子种群规模S；S6保留新子种群中所有非劣个体；S7判断是否满足收敛条件
基于改进分区多目标进化优化调度方法

[发明专利]一种基于空间分布特性的最小断点集优化方法-CN201310113521.3有效
发明人：汪际锋;赵曼勇;文安;丁晓兵;陈志峰;黄维芳;晋龙兴 -专利权人：中国南方电网有限责任公司;华中科技大学
申请日： 2013-04-02 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间分布特性的最小断点集优化方法，包括S1在割节点和边割集处将全网分割为k个连通子网；S2将第i个连通子网内的四个聚集子空间分为第一子种群、第二子种群、第三子种群和第四子种群；第三子种群与第一子种群互为对称；第四子种群与第二子种群互为对称；S3利用二进制粒子群算法分别求取第一子种群和第二子种群的最小断点集；S4根据最小断点集的空间对称特性分别获得第三子种群和第四子种群的最小断点集；S5重复步骤S2至S4并行求取
一种基于空间分布特性最小断点优化方法

[发明专利]前馈网络的自适应动态协同粒子群优化方法-CN201310441205.9无效
发明人：李保印 -专利权人：闻泰通讯股份有限公司
申请日： 2013-09-23 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明揭示了一种前馈网络的自适应动态协同粒子群优化方法，包括：S1、对粒子进行初始化，初始化子种群；S2、记录粒子个体极值pi，每个子种群极值pn，全局极值pg；S3、以每个子种群pn优劣给子种群排序，并确定子种群的协同粒子个数；S4、子种群中的粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习；S5、随机从其它子种群中的选取协同粒子，协同粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习，并根据粒子优劣随时更新协同学习粒子的自身极值和其所在子种群的社会极值；S6、根据S4、S5依次更新粒子信息后，随机从较差子种群中选取少于两个粒子，使其成为现在较优子种群中的一员；S7、满足所有停止条件，停止计算，否则转入S2进行下一次迭代。
网络自适应动态协同粒子优化方法

[发明专利]一种构建子种群和子问题的多目标优化遗传算法-CN201810215322.6在审
发明人：方梓丞;印鉴 -专利权人：中山大学;广东恒电信息科技股份有限公司
申请日： 2018-03-15 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明提供一种构建子种群和子问题的多目标优化遗传算法。通过对多个目标函数进行两两组合构建子问题，对多个个体进行非支配排序并按照非支配排序等级划分子种群，并将部分优秀个体加入其它子种群。采用NSGA‑II多目标优化遗传算法让所有个体在各个子问题上以及让子种群在所有目标函数上进行演化后再合并所有种群和子种群的个体在所有目标函数上进行演化，避免算法优化陷入局部最优，保证了种群的物种多样性，提高种群的演化程度，加快算法收敛速度。
子问题子种群种群多目标优化遗传算法构建目标函数排序物种多样性多个目标两两组合算法收敛算法优化合并保证

[发明专利]基于遗传算法的热管约束组件布局优化方法-CN202211034700.3有效
发明人：梁合兰;叶皓然;国宏伟;于涛;王嘉睿 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于遗传算法的热管约束组件布局优化方法，包括：沿着与热管朝向垂直方向建立x轴，与热管朝向平行方向建立y轴；根据热管约束组件结构在x轴上建立子种群一、在y轴上建立子种群二，初始化函数评价次数、氏族规模、子种群一和子种群二；使用遗传算法寻找子种群一在x轴上的最优布局，根据子种群一在x轴上的最优布局寻找子种群二在y轴上的最优布局，结合子种群一在x轴上的最优布局和子种群二在y轴上的最优布局得到热管约束组件布局的最优可行解
基于遗传算法热管约束组件布局优化方法

[发明专利]基于改进布谷鸟算法的铸造混合流水车间调度方法及系统-CN202211317840.1在审
发明人：李西兴;王科;吴锐;赵庆庆;郭星 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：首先，建立铸造混合流水车间的调度模型；然后，生成初始种群；根据个体的适应度值，将所述初始种群划分为优解子种群和劣解子种群；采用基于斯皮尔曼简捷相关系数距离的改进布谷鸟算法对所述优解子种群进行更新，并采用遗传算法中的交叉和变异操作对所述劣解子种群进行更新，根据更新后的种群以及调度模型，获得最优个体，并判断是否满足迭代终止条件，若是则根据最优个体获得最优调度方法。本发明将初始种群划分为优解子种群和劣解子种群，并对优劣种群采取不同的进化策略，提升了算法的搜索能力，避免了随着迭代次数的增多，算法陷入局部最优解，提高了寻优能力。
基于改进布谷鸟算法铸造混合流水车间调度方法系统

[发明专利]基于改进遗传算法的太赫兹相控阵旁瓣抑制方法及装置-CN202211529855.4在审
发明人：游小龙;赵涤燹;童好娉;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室;东南大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进遗传算法的太赫兹相控阵旁瓣抑制方法及装置，该方法包括：初始化第一种群；循环执行以下步骤：将第一种群划分为多个第一子种群，基于多个太赫兹相控阵旁瓣抑制优化目标，分别构造多个第一子种群的适应度函数；对多个子种群的个体进行选择、融合、交叉和变异得到第三种群；将第三种群划分为多个第二子种群，并构造多个第二子种群的适应度函数；对多个第二子种群的个体分别进行选择操作；将经选择操作后的多个第二子种群中的个体插入到第一种群中；在迭代次数达到最大迭代次数时，从同时满足多个太赫兹相控阵旁瓣抑制优化目标的多个个体中输出目标个体所对应的子阵间距组合。
基于改进遗传算法赫兹相控阵抑制方法装置

[发明专利]一种基于协同进化粒子群算法求解多任务问题-CN201610032835.4在审
发明人：倪志伟;程美英;朱旭辉;倪丽萍;伍章俊 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-01-18 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协同进化粒子群算法求解多任务问题，其特征是按如下步骤进行：步骤1、种群初始化；步骤2、划分种群；步骤3、初始化各子种群中粒子的位置和速度；步骤4、初始化各子种群中粒子自身最优解及粒子自身最优位置；步骤5、初始化各子种群公告板上全局最优解及全局最优位置；步骤6、执行基本粒子群算法；步骤7、执行竞争操作；步骤8、执行协作操作；步骤9、更新各子种群粒子自身最优解及粒子自身最优位置；步骤10、更新各子种群全局最优解及全局最优位置；步骤11、循环步骤；步骤12：输出各子种群的全局最优解。本发明通过子种群之间的相互竞争协作，能同时求解多个不同的优化问题，从而满足解决实际问题的需要。
一种基于协同进化粒子算法求解任务问题

[发明专利]基于多种群遗传算法的能耗感知云工作流调度优化方法-CN201911261552.7有效
发明人：谢毅;汪炜军;林荣雪 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多种群遗传算法的能耗感知云工作流调度优化方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；计算任务层次值；基于层次初始化种群；采用FBID方法改进当代种群并计算适应度值；子种群间交流；每个子种群独立进化：进行基于二维拓扑排序的交叉和变异操作形成新子种群、采用FBID方法改进新子种群并计算适应度值、由当代子种群和新子种群形成新的当代子种群；直到满足终止条件输出调度优化方案。本发明考虑了能耗因素并采用多种群协同进化策略，能有效避免种群进入局部最优和早熟、加速收敛，从而提高了整个算法效率。
基于多种遗传算法能耗感知工作流调度优化方法

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