发明专利已授权

一种基于动态多目标进化的多目标参数优化方法

📄 申请号：CN202010297673.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2020-04-16

公开号

CN111523218B

公开日

2023-08-11

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_126 , G06F111_06 ,

技术画像

所属领域

多目标优化多目标优化进化算法参数优化

应用场景

工业过程参数优化, 工程设计优化, 智能调度, 机器学习参数调优

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摘要

本发明实施例公开了一种基于动态多目标进化的多目标参数优化方法和系统、电子终端和存储介质。所述方法通过根据当前时刻Pareto解集的多个子区域的中心点，实现对新环境下Pareto解集多个子区域中心点的准确预测；采用多区域多样性维持策略在下一时刻可能的解集范围随机产生其他个体，增加种群多样性。采用算法优化得到下一时刻初始种群，使得新环境下的初始种群更加接近真实Pareto解集，达到加快算法收敛速度的目的。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于mRMR-IAGA的国民体质监测指标混合式特征选择方法

当前第 / 件

基于SAE和K-means聚类算法的电池筛选方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

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