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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué);南京集成電路設(shè)計自動化技術(shù)創(chuàng)新中心申請的專利增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法與系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119272627B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411380654.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法與系統(tǒng)是由王海明;陳煒琦;無奇;余晨;洪偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法與系統(tǒng)，方法主要包括初始設(shè)置與初始樣本獲取、全局低保真度代理模型與殘差模型訓(xùn)練、全局優(yōu)化、局部代理模型訓(xùn)練與優(yōu)化、低保真度全波仿真并更新代理模型再預(yù)測與高保真度仿真等步驟。該方法在訓(xùn)練和更新代理模型的過程中引入多保真度模型和自適應(yīng)增量學(xué)習(xí)，可以有效降低采樣和訓(xùn)練的計算復(fù)雜度，同時在優(yōu)化的過程中采用全局多目標與局部單目標的混合優(yōu)化算法，能夠提升算法搜索的效率。該方法可用于設(shè)計參數(shù)在20?50維的中等規(guī)模天線、陣列、濾波器等多目標電磁器件的優(yōu)化設(shè)計等領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種增量多保真度機器學(xué)習(xí)輔助的混合優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： 1定義優(yōu)化問題的設(shè)計變量、優(yōu)化指標和優(yōu)化空間，利用拉丁超立方采樣得到低保真度初始樣本并進行低保真度全波仿真得到響應(yīng)值，從低保真度初始樣本中選取樣本進行高保真度全波仿真得到響應(yīng)值； 2對每個優(yōu)化目標分別利用協(xié)同克里金模型訓(xùn)練得到低保真度代理模型以及殘差模型 3通過多目標優(yōu)化算法進行全局優(yōu)化，得到多目標問題的多個帕累托最優(yōu)解； 4在每個帕累托最優(yōu)解的鄰域內(nèi)進行拉丁超立方采樣，樣本的響應(yīng)值通過步驟2中的全局代理模型預(yù)測得到，基于每個帕累托最優(yōu)解的鄰域內(nèi)的樣本訓(xùn)練得到局部代理模型，再利用基于梯度的單目標優(yōu)化算法進行局部優(yōu)化，得到多組局部最優(yōu)的參數(shù)組合，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值進行排序，局部優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù)值為各目標的預(yù)測值的加權(quán)和； 5從排序后的多組局部最優(yōu)的參數(shù)組合中選擇預(yù)設(shè)組數(shù)的最優(yōu)的參數(shù)組合進行低保真度全波仿真，采用自適應(yīng)增量學(xué)習(xí)的方式更新代理模型以降低訓(xùn)練的計算復(fù)雜度；在達到預(yù)設(shè)條件時，低保真度代理模型的超參數(shù)采用重新訓(xùn)練的方式更新，否則，代理模型采用增量學(xué)習(xí)方式更新； 6利用代理模型預(yù)測步驟5中得到預(yù)設(shè)組數(shù)的最優(yōu)的參數(shù)組合，從中選擇響應(yīng)最好的一組參數(shù)組合進行高保真度全波仿真；如果仿真的結(jié)果滿足設(shè)計指標，退出循環(huán)，否則更新數(shù)據(jù)集并返回步驟2，優(yōu)化繼續(xù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人東南大學(xué);南京集成電路設(shè)計自動化技術(shù)創(chuàng)新中心，其通訊地址為：211189 江蘇省南京市江寧區(qū)東南大學(xué)路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。