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[发明专利]一种用于特征互作选择的精英保留分组方法及系统-CN202310768194.9在审
发明人：关博馨;李亚含;尚军亮;任倩倩 -专利权人：曲阜师范大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于特征互作选择的精英保留分组方法及系统，方法包括以下步骤：将原始高维数据随机均分为多个低维子集，优化器在每个子集中分别初始化一个包含多个个体的种群；使用优化器对每个子集进行迭代优化，迭代完成后选择最优特征互作保存在外部子集中并重新对原始高维数据进行分组本方法的一种高效且有效用于特征互作选择的精英保留分组技术，提出了资源分配策略和精英保留策略，可以在有效分组数据集中特征的前提下，充分利用计算资源，降低分组次数，以提升优化效率和运算效率。
一种用于特征选择精英保留分组方法系统

[发明专利]工序排序优化方法及装置-CN201910063401.4在审
发明人：王衍洋;唐文忠;王帅 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种工序排序优化方法及装置，所述方法包括：计算当代种群中各个体的适应度值；将所有个体按照适应度值从大到小的顺序进行排列，选择前第一预设个数的个体作为精英保留群，前第二预设个数的个体作为精英群；对当代种群进行轮盘赌操作，选出多个个体作为第一普通子群，将通过随机方式获取的个体作为第二普通子群，将第一普通子群和第二普通子群进行组合获取普通群；对精英群和普通群分别进行交叉变异操作获取第一子代群和第二子代群，将精英保留群、第一子代群和第二子代群进行组合作为下一代种群，直到满足终止条件，将最后一代种群中适应度值最高的个体作为最优工序排序结果。
子代子群种群适应度精英保留排序结果预设排序变异操作全局最优随机方式终止条件轮盘赌优化

[发明专利]一种基于非持久精英保留策略的趋向型紧凑GA方法-CN201610004867.3在审
发明人：米建伟;方晓莉;范丽彬;梁园园;门喜明;黄集发;汪辉;王小龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-01-04 - 公布日： 2016-06-22 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非持久精英保留策略的趋向型紧凑GA方法，构造一条与染色体编码长度L一样的概率向量P，并使概率向量的每一位值为0.5，然后由概率向量随机产生两条染色体；分别计算产生的两条染色体适应度值，并比较这两个适应度值来决出胜者和败者；比较产生的两条染色体的每一位，根据其适应度值来更新概率向量；判断算法执行结果是否达到收敛条件；若未达到收敛条件，则对染色体进行变异操作；引入非持久的精英保留策略及参数α，并判断精英保留的代数；若达到收敛条件，则算法结束。
一种基于持久精英保留策略趋向紧凑 ga 方法

[发明专利]一种多车场多车型车辆路径规划方法-CN202110978161.8在审
发明人：陈沿伊;侯华保;王勇;沙尼达·阿斯哈提 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种多车场多车型车辆路径规划方法，该方法包括：获取车辆信息和客户信息，确定混合编码；根据混合编码，确定初始可行解，保留迭代精英个体，更新信息素矩阵，根据迭代精英个体的个体目标值进行个体筛选形成筛选精英种群；基于上述条件，利用两边逐次修正算法进行改良确定改良个体，将改良个体加入至筛选精英种群直至达到初始种群规模；采用定点交叉算法，对个体进行交叉变异，并选择正交实验参数，对算法计算能力进行优化，进而输出迭代最优解本发明在初始可行解上，结合改进信息素更新策略和精英种群策略，并利用两边逐次修正算法进行改良、采用定点交叉算法对个体进行交叉变异，扩大搜索空间，提升收敛速度，优化计算性能。
一种车场车型车辆路径规划方法

[发明专利]孔群加工路径的自适应优化方法-CN201810008066.3有效
发明人：杨玉;戴宏伟;高尚策;曹华利;周明强 -专利权人：淮海工学院
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G05B19/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种孔群加工路径的自适应优化方法，包括：对孔群加工时，随机产生初始抗体群A，初始抗体群A中的每个抗体均对应孔群的一种加工顺序；根据优化条件对初始抗体群A进行评估，保留初始抗体群A中的精英抗体，构成抗体群B；对抗体群B中的每个精英抗体进行克隆复制，得到抗体群C；对抗体群C中的每个精英抗体施加全变异操作，包括翻转操作和删除操作，若受体编辑失败，则施加随机变异，得到抗体群D；对抗体群B中的每个精英抗体进行量子交叉，得抗体群E；从抗体群D和抗体群E中的精英抗体中选择优质抗体，构成抗体群F；判断是否满足条件，若不，则重复上述步骤。
加工路径自适应优化方法

[发明专利]基于小世界网络搜索的孔群加工路径优化方法-CN201810007751.4有效
发明人：戴红伟;杨玉;曹华利;李存华 -专利权人：淮海工学院
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： B23P13/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于小世界网络搜索的孔群加工路径优化方法，包括：对孔群加工时，随机产生初始抗体群A，初始抗体群A中每个抗体均对应孔群的一种加工顺序；根据优化条件对初始抗体群A评估，保留初始抗体群A中的精英抗体，构成抗体群B；对抗体群B中的每个精英抗体进行克隆复制，得到抗体群C；对抗体群C中的精英抗体进行小世界网络搜索操作，包括短程优化算子和长程优化算子，得到抗体群D；对抗体群B中每个精英抗体进行量子交叉，得抗体群E；从抗体群D和抗体群E中的精英抗体中选择优质抗体，构成抗体群F；判断是否终止。
抗体群抗体初始抗体群小世界网络加工路径孔群搜索算子优化对抗加工克隆搜索操作随机产生优化条件长程对孔量子刀具复制保留评估

[发明专利]基于改进的精英保留策略遗传算法的闸坝群联合调度方法及系统-CN202110630264.5有效
发明人：张翔;邓梁堃;赵烨;徐晶;吴比;高仕春;龚莉;刘书颖 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的精英保留策略遗传算法的闸坝群联合调度方法及系统，能够有效提高闸坝群多目标联合调度模型求解中的寻优效率和收敛速度。步骤1.建立模型，1、确定目标函数，2、设置约束条件，并将涉及到的各相关变量均设置为非负；步骤2.从闸坝群的历史资料和实测资料中获取模型涉及的各参数的数据；步骤3.带入步骤2获取的数据，对模型采用改进的精英保留策略遗传算法进行求解
基于改进精英保留策略遗传算法闸坝联合调度方法系统

[发明专利]一种基于改进遗传算法的多目标配电网故障重构方法-CN202011422373.X有效
发明人：韩俊;王翰林;蔡超;周子豪;蒋浩;樊安洁;潘文婕;王娜;袁晓昀 -专利权人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;东南大学
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进遗传算法的多目标配电网故障重构方法，该方法在基本遗传算法基础上，针对其收敛性差、结果依赖参数选取的问题，引入精英保留算法和参数自适应机制，形成精英保留的自适应遗传算法，并通过该算法求解配电网故障恢复模型
一种基于改进遗传算法多目标配电网故障方法

[发明专利]一种基于蚁狮优化的LSSVM年用电量预测方法-CN201710641743.0在审
发明人：韩文花;汪素青;周孟初;刘文鹏 -专利权人：上海电力学院
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：年用电量预测方法包括以下步骤确定最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines，LSSVM)预测模型的输入变量；初始化蚁狮优化算法；计算初始蚁狮的适应度值，得到初始精英蚁狮；更新蚂蚁的位置，计算当前蚂蚁的适应度值，并与其相应蚁狮的适应度值进行比较，判断是否更新蚁狮位置；将更新位置后的蚁狮的适应度值，逐一与上一代精英蚁狮的适应度值比较，保留较小适应度值对应的蚁狮，得到本次迭代的精英蚁狮；判断是否达到最大迭代次数，若为是，则输出精英蚁狮的位置及相应的年用电量预测值，若为否，继续迭代。
一种基于优化 lssvm 用电量预测方法

[发明专利]一种混合ABC和CRO的高维特征选择方法-CN201910381688.5在审
发明人：阎朝坤;张戈;王建林;和婧;闫永航 -专利权人：河南大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：采用基于人工蜂群算法ABC以寻找最好食物源即函数适应度的策略对个体组成的种群进行初始化；采用化学反应算法CRO更新初始化种群，并采用设定的适应度函数计算种群中个体的适应度值，得到种群中的全局最优解；采用精英保留策略形成精英分子种群，并在一次迭代结束后更新精英种群，将所得到的精英分子并入种群中进行下一次迭代，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数；采用10倍交叉验证法结合KNN分类器来验证高维特征选择的性能，这种混合ABC和CRO的高维特征选择方法
种群特征选择高维一次迭代初始化适应度迭代算法生物信息学技术全局搜索能力人工蜂群算法交叉验证法全局最优解适应度函数种群多样性化学反应精英保留食物源更新验证

[发明专利]一种FPRM逻辑电路极性搜索方法-CN202011263059.1在审
发明人：何振学;邵艺璇;武小倩;潘钰华;何俊才;周宇豪;秦东阁 -专利权人：河北农业大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F30/337 文献下载
摘要：FPRM逻辑电路的极性被编码为二进制人工鱼；4、5、6分别执行改进的二进制觅食、追尾、聚群操作，分别获得人工鱼AF_P、AF_F、AF_S所对应的FPRM表达式；7计算对应的适应度值；8比较对应的适应度值，保留适应度值大的人工鱼；9当代种群中每个人工鱼的适应度值与精英鱼的适应度值进行比较，更新精英鱼的位置；10若精英鱼的位置连续5次未发生改变，则输出精英鱼；否则顺序执行步骤4至步骤9。
一种 fprm 逻辑电路极性搜索方法

[发明专利]一种基于精英遗传聚类算法的学生成绩分析方法及系统-CN202210652148.8在审
发明人：赵吉祥;邢凤民;张艳杰;宋新新;潘志远;赵义术;李壮壮;孙磊;刘朝阳;王凯;王婧;刘静;牟黎;崔西友;许园园;颜晨煜;王晓慧;李成志;柴文化;丁克;翟城;郭江震;高铭 -专利权人：国家电网有限公司技术学院分公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，提供了一种基于精英遗传聚类算法的学生成绩分析方法及系统，包括：获取学生成绩数据；剔除无效数据，并计算学生成绩数据的特征值；依据特征值，对学生成绩数据进行归一化处理；基于精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类，得到聚类结果；本发明首先剔除无效数据，并计算学生成绩数据的特征值；然后依据特征值，对学生成绩数据进行归一化处理；最后基于精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类；采用精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类，尽可能多的保留上一代的优秀个体，进化到下一代，实现了成绩聚类分析的流程化和的标准化。
一种基于精英遗传算法学生成绩分析方法系统

[发明专利]基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置-CN202211726628.0在审
发明人：王飚;赵微微;何永强;李峰;田堃;王富涛 -专利权人：广东中发恒翰科技有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：包括：建立多目标优化问题模型；基于多目标优化问题模型，对父代种群个体初始化，测量出种群每个个体的目标函数，并计算虚拟适应度；生成子代种群，并测出该种群个体的目标函数和虚拟适应度，将父代与子代合并，并采用精英保留策略，获得新种群；将新种群与存档合并，并采用精英保留策略，获得外部存档；对新种群执行快速非支配排序，获取个体Pareto等级，计算相同等级的拥挤距离，进而获得新种群，开始迭代；迭代完成输出外部存档内的Pareto
基于多目标量子遗传纳米节能控制方法相关装置

[发明专利]一种基于多目标的柴油机SCR尿素喷射量优化方法-CN202211382529.5在审
发明人：高莹;姜长文;华韬轶;尤岳林;寇亚林;弓栋梁 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：收敛速度较慢，固定温度和质量流量边界条件导致优化结果精度降低的问题，其步骤如下：1)多目标优化初始条件参数确定；2)在拓宽决策变量取值区间内生成父代种群；3)基于多目标差分进化算法生成子代种群；4)基于精英保留策略和条件筛选求得最优解：(1)融合父代种群和子代种群；(2)融合种群划分种群等级；(3)融合种群排序并计算拥挤度；(4)基于精英保留策略产生最优种群；(5)判断进化代数是否达到最大值；(6)条件筛选最后迭代输出种群得到最优解
一种基于多目标柴油机 scr 尿素喷射优化方法

[发明专利]一种基于混合引力智能搜索的分布式电源并网优化方法-CN201810259737.3在审
发明人：潘超;王楠;谭启德;蔡国伟 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明的一种基于混合引力智能搜索的分布式电源并网优化方法，其特点是，通过分布式电源多目标优化数学模型的建立，以及对基于混合引力智能搜索的分布式电源并网优化，改善了万有引力搜索算法在分布式电源并网问题中的优化能力，在计算过程中引入了全局记忆性策略、精英保留策略以及拥挤度优选策略；全局记忆性策略能够避免算法陷入局部最优，提高解的多样性，同时，为防止丢失最优解，精英保留策略在引力空间中保留父代的优良个体直接进入子代进行迭代计算；可行解数量的增大使适应度相似的解的密集程度提高，引入拥挤度优选策略在保证求解多样性的前提下提高了计算效率
分布式电源并网智能搜索引力精英保留全局记忆拥挤度优化优选万有引力多样性多目标优化子代迭代计算计算过程计算效率数学模型搜索算法引力空间可行解适应度最优解引入父代求解算法保留保证

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