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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學(xué)申請的專利一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法獲國家發(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：CN120319367B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202510819503.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/80；該發(fā)明授權(quán)一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法是由章宦樂;崔奕斐;高于溪;史子涵;潘潤宇;胡鵬飛;于東曉;成秀珍設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法在說明書摘要公布了：本申請屬于可視化交互方法，特別是涉及一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法，旨在實現(xiàn)滿足大黃魚營養(yǎng)需求且成本較低的飼料配方精準設(shè)計，同時借助可視化手段輔助用戶決策，減少人工配方設(shè)計的主觀性偏差與時間成本，提升水產(chǎn)養(yǎng)殖中飼料配方設(shè)計的整體效能。

本發(fā)明授權(quán)一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種魚類飼料配方設(shè)計的可視化交互方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.采集飼料原料數(shù)據(jù)； S2.計算魚類營養(yǎng)需求數(shù)據(jù)； S3.以成本最低建立約束規(guī)劃模型,利用求解器對建立模型進行求解； 求解器在搜索時的架構(gòu)分為四層： 第一層先“破壞”當(dāng)前解，即將若干個元素從當(dāng)前解中移除，然后再“修復(fù)”被破壞的解，把移除的元素重新插回到解中，通過這種方式來獲得更高質(zhì)量的解；通過設(shè)計多組破壞算子和修復(fù)算子，大鄰域搜索能夠擴大解空間的搜索范圍，對當(dāng)前解進行改進，在迭代過程中，表現(xiàn)好的破壞和修復(fù)方法會獲得更高的分數(shù)和權(quán)重，算法會根據(jù)以往的表現(xiàn)對各個算子進行選擇和權(quán)重調(diào)整，以找到最優(yōu)解，具體方法如下： 搜索過程中生成一個可行解池，假設(shè)可行解池的大小為，那么其中有組可行飼料配方，設(shè)v為一組可行的飼料配方，表示為v1=[x11、x12……x1n]，以此類推到;模型選擇解池中的一個飼料配方的可行解，從解中移除一部分變量，然后探索這些變量的鄰域，以尋找成本更低的可行解，然后在復(fù)制的模型中，將其余變量固定為它們當(dāng)前的值，然后使用其他啟發(fā)式的搜索策略對于模型進行求解，如果找到可行解，將可行解放入可行解池中，如果可行解池已滿，將之前的可行解移除;假設(shè)模型選擇的可行解池中的解是v1，復(fù)制一份求解模型，按照啟發(fā)式策略選擇x11、x14、x15這三個變量移除，那么其他的變量固定，作為等式約束添加到復(fù)制的模型中，即要求x2==x12、x3==x13，以此類推,對于復(fù)制的模型進行求解，如果找到成本更低的可行解v4，則可以根據(jù)替換策略替換可行解池中的解; 第二層求解器用到的線性松弛算法用于確定每次搜索過程的下界； 第三層是整數(shù)編碼，將所有的整數(shù)變量的約束條件轉(zhuǎn)化為兩個布爾變量的約束條件； 第四層在求解過程中，只有當(dāng)需要時才生成和添加新的約束子句到問題模型中，而不是一開始就將所有可能的約束都顯式地表示出來；求解器在搜索解空間時，首先嘗試僅使用當(dāng)前已有的約束來尋找解，當(dāng)遇到?jīng)_突或無法繼續(xù)進行搜索時，才會分析導(dǎo)致問題的原因，并根據(jù)這些信息動態(tài)地生成新的約束子句，這些新子句能夠排除當(dāng)前導(dǎo)致沖突的解空間區(qū)域，從而引導(dǎo)搜索朝著更有可能找到可行解的方向進行； S4.調(diào)整模型參數(shù)； 使用啟發(fā)式算法ERWA調(diào)整模型參數(shù)，用ERWA動態(tài)在線地估計輸入公式中各變量“得分”的移動平均值，以此反映變量過去產(chǎn)生沖突的頻率和持續(xù)性，輔助求解器決定分支變量順序；initial_variables_activity代表的是變量活動的初始值，即飼料成分x1、x2……xn的極性，當(dāng)某個變量的“學(xué)習(xí)率”低于這個初始活動值時，求解器會更傾向于對那些之前從未探索過的變量進行分支操作；random_branches_ratio代表的是在cp_sat求解器求解過程中，隨機選擇分支變量的比例，也就是說，在決定對哪個變量進行分支操作時，有一定比例的決策會采用隨機選擇的方式，而不是按照預(yù)先設(shè)定的變量排序策略來選擇第一個變量；num_workers是用于控制求解器在搜索過程中并行工作線程數(shù)量的變量，默認值為0，求解器會嘗試使用機器所有核心，設(shè)置為1則表示不使用并行計算，不同的線程會執(zhí)行不同的啟發(fā)式策略，加速求解；relative_gap_limit是一個用于控制求解器搜索停止條件的參數(shù)，在優(yōu)化問題求解中，求解器會不斷尋找可行解并改進目標函數(shù)值，存在最佳可行目標值和最佳目標邊界，relative_gap_limit設(shè)定了相對間隙的上限，當(dāng)計算得到的相對間隙小于或等于該設(shè)定值時，求解器停止搜索并將搜索狀態(tài)標記為OPTIMAL； S5.設(shè)置求解器初始搜索的飼料配方比例； 用戶可以向求解器添加一個提示信息，在約束規(guī)劃求解過程中，若用戶已經(jīng)知道某些飼料配方的可能取值或者希望觀察不同的搜索起點會產(chǎn)生怎樣的搜索路徑，通過添加提示信息可以指定求解器從這個飼料配方開始搜索，無論配方是否是可行解，模型都正常進行； S6.對模型進行求解； 模型搜索過程中的所有可行解保存到文件中，供用戶進行選擇；用戶可以基于多種因素進行選擇，如果此時想將飼料配方進一步調(diào)整，可以調(diào)整參數(shù)或者重新設(shè)置搜索起始點； S7.可視化輸出。

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)人山東大學(xué)，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區(qū)濱海路72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)”。