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

Name: 一种基于动态多目标进化的多目标参数优化方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2020102976733
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010297673.3 📄 发布日：2026/09/09

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

其他分类其他

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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111523218B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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)

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