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本发明公开了一种基于多模态多目标粒子群优化算法的选址优化方法,包括:采用基于K‑means聚类方法的多种群来定位决策空间中更多的等价帕累托最优解集,并应用一种网格机制来探索决策空间中的高质量解。环境选择操作中加入两种操作,包括去除低效解与更新非支配解存档,目的是保持解的多样性,接近真正的非支配解并保持在目标空间的收敛性。本发明具有能在决策空间中找到更多的等价的帕累托最优解集,同时在决策空间中帕累托最优解集的多样性和目标空间中帕累托最优解集的收敛性之间保持一个良好的平衡的特点,能够更好地、高效地解决应用中的选址优化问题。
📄 2020114487988 📂 G06F30_27 👤 浙江工业大学 📅 2020-12-09
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
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交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年