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[发明专利]一种微网能量多目标优化方法-CN201410836514.0在审
发明人：梁艺腾;王致杰;王海群 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：并根据约束条件转换为无约束优化目标问题；步骤二，将搜索空间分割成多个子空间；步骤三，在每个子空间上由一个子种群进化优化，在子种群内部和子种群之间，分别应用不同的遗传算法，产生新的种群或新的个体，以覆盖新的子空间，并采用新的帕累托最优解提交方法、超级个体集合更新策略，找到具有较好的分布性、逼近性和可扩展性的帕累托最优解，本发明可以在保证优化结果质量的同时，减少计算时间，保证高效地找到具有较好的分布性、逼近性和可扩展性的Pareto(帕累托)最优解
一种能量多目标优化方法

[发明专利]一种大体积钢中非金属夹杂物尺寸的统计计算方法-CN201511025126.5在审
发明人：张继明;池强;杨放;杨坤;李炎华;霍春勇;王海涛;封辉;胡美娟 -专利权人：中国石油天然气集团公司;中国石油天然气集团公司管材研究所
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： G01B21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大体积钢中非金属夹杂物尺寸的统计计算方法，包括以下步骤：1)采用金相检测方法测量若干样品金相试样中夹杂物的尺寸，建立非金属夹杂物统计模型，所述非金属夹杂物统计模型采用帕累托分布函数的形式，确定夹杂物尺寸的门限值，再根据夹杂物尺寸的门限值及各样品金相试样中夹杂物的尺寸得帕累托分布函数中的参数值，然后将帕累托分布函数中的参数值代入非金属夹杂物统计模型中，得非金属夹杂物统计模型的表达式；2)
一种体积中非金属夹杂尺寸统计计算方法

[发明专利]一种基于滚动时域的在线任务迁移方法-CN201710581780.7在审
发明人：武继刚;章子凯;姜文超;王勇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-07-17 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于滚动时域的在线任务迁移方法，具体步骤为1)输入任务拓扑图，并设置滑动决策窗口的长度L；2)从初始节点开始遍历L层任务拓扑图，计算窗口内的任务节点数m，生成2m种0/1排列组合；3)计算每种组合的时间和能耗，并保存；4)运用帕累托最优策略，对该2m种保存时间和能耗的组合的进行筛选，得到帕累托最优集；5)对选出的帕累托最优集内进行投票，从而得到当前窗口内最优的任务迁移策略，用数组保存最优迁移策略的第一个选择；6)重新选取开始遍历的当前节点
一种基于滚动时域在线任务迁移方法

[发明专利]基于多目标适应性权重进化算法的航线优化方法-CN202110577824.5在审
发明人：王翔宇;刘轶华;周建;涂波;张静燕 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：采集气象数据及船舶六自由度数据，并对生成的数据集进行预处理；S2、根据预处理后的数据集分别构建航行时间、航行风险、燃料消耗、船舶排放量以及船员舒适度模型，并作为多目标优化的目标函数；S3、采用适应性权重进化算法解算目标函数，得到帕累托最优解集；S4、根据决策者偏好设定优化准则并采用TOPSIS方法对帕累托最优解集中的航线进行多准则排序，从而选择最优航线。本发明采用自适应权重进化算法计算航线，并根据决策者的偏好生成多准则排序后的帕累托最优解集，从而选择最适合决策者偏好的航线。
基于多目标适应性权重进化算法航线优化方法

[发明专利]模型训练方法及装置、资源分配方法、介质、电子设备-CN202110935989.5在审
发明人：张兴;王峥瀛;贾晓丰;聂二保;高嵩;章敏;朱江;黎奇 -专利权人：中电长城网际系统应用有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：在设定节点对预设的资源分配模型进行迭代训练，并在每次训练达到纳什均衡的情况下，获得对应的模型参数、预言值和预言验证值，其中，预言验证值基于预言值确定；根据设定节点的预言验证值和预设取值范围，确定是否达到帕累托效率；在确定达到帕累托效率的情况下，停止训练资源分配模型，并根据最后一次训练获得的模型参数，确定目标资源分配模型。在模型训练过程中，通过纳什均衡和帕累托效率兼顾了全局最优与局部最优，从而在基于目标资源分配模型分配资源时，可以获得更加合理的资源分配方案，提升了资源利用率。
模型训练方法装置资源分配介质电子设备

[发明专利]一种电-氢混合储能系统配置方法及装置-CN202210680240.5在审
发明人：卓映君;卢斯煜;周保荣;邹金;王嘉阳;谢平平 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：其中，方法包括：构建电‑氢混合储能系统的多目标优化模型，多目标优化模型以电‑氢混合储能系统的全生命周期损耗、功率损耗、负荷波动和电压波动均最小作为目标函数；采用政治优化算法迭代计算多目标优化模型的帕累托解集，直到满足迭代终止条件，输出最优帕累托解集；采用熵权法的灰靶决策方法计算最优帕累托解集的最优折衷解，得到电‑氢混合储能系统的最优配置方案，最优配置方案包括最优的安装节点、配置容量和配置功率，用于降低配电网中配置电
一种混合系统配置方法装置

[发明专利]一种基于MOPSO及稳定性试验的水轮机开机过程振动抑制方法-CN202210067406.6在审
发明人：段文华;吕延春;姚琛;陈志雄;束炳芳;罗俊;潘旭松;甘倍荣;王宁 -专利权人：国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MOPSO及稳定性试验的水轮机开机过程振动抑制方法，包括以下步骤：S1，建立混流式机组的开机模型；S2，获取开机规律优化的目标函数和决策变量；S3，利用优化方法对开机规律进行优化，得到帕累托最优前沿；S4，选择帕累托前沿中的多组解在电站进行现场试验，获取水力机械振动情况；S5，建立综合状态评价体系，确定最终最优解。本发明建立水电机组的调节系统仿真模型，以机组转速超调量和机组转速上升时间为目标，利用多目标粒子群算法对开机规律进行优化，得到帕累托最优前沿，并结合现场试验和专家经验选择最终最优解，最终最优解能合理避免机组开机过程的机械振动
一种基于 mopso 稳定性试验水轮机开机过程振动抑制方法

[发明专利]一种电网数字化项目帕累托优选方法及系统-CN202210976021.1在审
发明人：李金超;鹿世强;陈之怡;耿鑫州;潘建宏;董爱迪;樊家树;赵博;吕长会;兰心怡;朱烨;于杰 -专利权人：华北电力大学;国家电网有限公司;国网经济技术研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种电网数字化项目帕累托优选方法及系统，其包括：根据电网数字化项目量化评价相关信息、电网数字化项目的技术特点和电网公司的发展战略信息，建立电网数字化项目的评价指标体系和项目间共用网络；根据评价指标体系和项目间共用网络，建立数字化项目群多目标优化模型，求解得到帕累托最优解集；根据所述帕累托最优解集进行关联规则的挖掘，以支持度、置信度、提升度作为指标，进行关联规则的排序；依据关联规则的排序对预先得到的非支配解集进行筛选
一种电网数字化项目帕累托优选方法系统

[发明专利]一种知识挖掘结合遗传算法的多目标离散车间调度方法-CN202210487965.2在审
发明人：仇永涛;刘于海 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识挖掘结合遗传算法的多目标离散车间调度方法，首先确定优化目标，并分析待调度工件工序信息，赋予工序属性并划分工序属性值；然后将带有属性信息的工件工序代入至多目标遗传算法中，经迭代进化获取非支配帕累托解；接着挖掘非支配帕累托解中工序属性与优先级之间的规则知识；最后制定知识挖掘下的遗传算法初始种群，将优化得到的规则初始种群进行多目标遗传进化迭代，获取最优调度解，实现在有效迭代次数内得到更优的调度结果，同传统的多目标遗传算法相比，能在相同的迭代次数或在较小初始种群规模下能获得更优质量的非支配帕累托解，即能得到更优的调度结果，从而实现企业的高效生产。
一种知识挖掘结合遗传算法多目标离散车间调度方法

[发明专利]基于多目标优化的低压台区三相不平衡治理方法及系统-CN202310159709.5在审
发明人：贾秀良;耿俊成;兰广宇;郭祥富;王峥;牛雨;袁少光;刘昊;赵健;周兴华 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H02J3/26 文献下载
摘要：获取用户连接台区变压器相序数据、台区变压器额定电流数据，基于用电信息采集系统获取用户电流序列数据；步骤2，基于负载率和平均三相不平衡度计算台区加权平均三相不平衡度；步骤3，以台区用户相序组合方案为控制变量，采用强度帕累托进化算法求取台区用户相序组合方案的帕累托最优解集；步骤4，在台区用户相序组合方案帕累托最优解集中采用TOPSIS方法选取最终的台区用户相序组合方案。
基于多目标优化压台三相不平衡治理方法系统

[发明专利]基于多目标混合特征选择的泡沫浮选工况识别方法-CN202211518442.6在审
发明人：周晓君;李明;杜洋伊;阳春华 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：对全部特征进行按边际贡献值排序；得到初筛特征子集；计算初筛特征子集中每个特征的初始权重；设置最大迭代次数与二值状态转移算法的相关参数，根据初始权重和初筛特征子集生成多个候选特征子集，选择候选特征子集中所有的非支配解构成初始帕累托最优解集；形成目标函数矩阵；通过二维排序策略对目标函数矩阵进行处理，更新初始帕累托最优解集；重复步骤6至步骤7，直至迭代次数等于最大迭代次数，输出Xbest作为最终帕累托最优解集
基于多目标混合特征选择泡沫浮选工况识别方法

[发明专利]锅炉多目标优化方法及装置-CN202310207029.6在审
发明人：王宏武;杨荣祖;张奔;穆祺伟;于龙文;王耀文;刘欢;王汀;谢天;翟鹏程 -专利权人：西安热工研究院有限公司;西安西热节能技术有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：排放特性模型和锅炉效率模型中进行参数配置，运行参数中包含有所述待优化变量；基于预先配置好参数的多目标遗传算法及目标函数，以对锅炉NOx排放特性模型和锅炉效率模型中的待优化变量进行优化，得到包含多个可行解的帕累托解集；从帕累托解集中获取目标可行解。由此，可以运用改进型NSGA‑II的多目标遗传算法进行锅炉效率和NOx排放双目标优化计算，通过算法得到的帕累托最优解集对锅炉运行参数进行优化指导，预测精度高、计算速度快、泛化能力和模型通用性强。
锅炉多目标优化方法装置

[发明专利]一种最优点个数约束的数据流处理系统多目标优化方法-CN201710077717.X有效
发明人：曹朝;盛伟;曲大成 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-02-14 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：根据用户所指定的响应延迟的上下界以及吞吐率的上下界，给出不确定区域面积；基于缩小不确定区域面积这一目标，将不确定区域一分为二，继续探测面积最大的不确定区域，直到迭代上限，进而高效地得到一组具有典型代表意义的帕累托最优解针对数据流处理系统多目标优化问题，能够避免帕累托最优解随机的缺陷，高效地得到一组用户给定数量且具有典型代表意义的帕累托最优解，为用户在响应延迟和吞吐率上提供选择空间。
一种优点个数约束数据流处理系统多目标优化方法

[发明专利]基于贝叶斯自适应共振的多目标多模态粒子群优化方法-CN202010652340.8有效
发明人：杨顺昆;姚琪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：利用粒子的个体最优和种群的全局最优对种群中的粒子进行更新；将各种群的非支配解集首尾相连形成一个闭合环形拓扑，利用基于环形拓扑的粒子群优化算法进行局部探索；重复以上两个更新和探索过程直至满足终止条件，输出所有的非支配解集和帕累托前沿本发明适用于解决多目标多模态问题的优化，既可以在目标空间中找到帕累托前沿的分布，也可以在决策变量空间找到对应的帕累托最优解集，提供冗余备份方法，提高工程实践活动的可靠性。
基于贝叶斯自适应共振多目标多模态粒子优化方法

[发明专利]改进的基于分解的多目标粒子群规划螺旋线抛光轨迹方法-CN201911277661.8有效
发明人：王宏一;蔡炜炯;蔡鸿伟;黄康;郭相坤;田农;刘海忠 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：构建在任意一道螺旋线的参考点处球形工具头的材料去除廓形的数学模型，构建优化目标函数，提出一种改进的基于分解的多目标粒子群优化算法，在所述算法的迭代过程中不断更新帕累托最优解集，在算法达到终止条件时输出帕累托最优解集及其所对应的目标函数值本发明提出利用多目标粒子群算法来对均匀抛光时的螺旋线抛光轨迹进行优化，有利于抑制利用传统螺旋线轨迹进行抛光时容易产生的中频误差，可以得到帕累托最优解集及其对应的目标函数值，对光学曲面的抛光加工有经济性参考价值
改进基于分解多目标粒子规划螺旋线抛光轨迹方法