華東計算技術研究所(中國電子科技集團公司第三十二研究所)郭嶄獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東計算技術研究所(中國電子科技集團公司第三十二研究所)申請的專利基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN114330108B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202111520375.7,技術領域涉及:G06F30/27;該發(fā)明授權基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由郭嶄設計研發(fā)完成,并于2021-12-13向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及通信系統(tǒng)設計技術領域,該方法包括:步驟S1:提取空間優(yōu)勢信息,并獲取空間分區(qū)的結果;步驟S2:根據(jù)獲取的空間分區(qū)的結果,提取參數(shù)空間優(yōu)勢信息,充分應用不同進化階段優(yōu)勢個體所包含的參數(shù)信息;步驟S3:根據(jù)參數(shù)信息,挑選分布在不同區(qū)域的最優(yōu)個體,指導進化過程。本發(fā)明能夠在計算過程中充分提取優(yōu)勢信息,指導進化,極大程度的提升算法的搜索能力和多目標權衡能力,使得算法能夠高效的優(yōu)化實際工業(yè)生產(chǎn)過程,提高經(jīng)濟效益。
本發(fā)明授權基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種基于優(yōu)勢信息提取的多目標優(yōu)化方法,其特征在于,包括: 步驟S1:提取空間優(yōu)勢信息,并獲取空間分區(qū)的結果; 步驟S2:根據(jù)獲取的空間分區(qū)的結果,提取參數(shù)空間優(yōu)勢信息,充分應用不同進化階段優(yōu)勢個體所包含的參數(shù)信息; 步驟S3:根據(jù)參數(shù)信息,挑選分布在不同區(qū)域的最優(yōu)個體,指導進化過程; 所述步驟S1包括: 通過計算得到的適應值f被歸一化到0-1之間,矢量形式如下: 其中,表示歸一化操作后的適應值; x表示決策變量,xi表示第i個決策變量; N表示有N個決策變量; m表示有m個目標函數(shù),其中i,j分別表示指定的第i個決策變量,第j個目標函數(shù); f′xi表示第i個決策變量xi在所有目標函數(shù)上得到的適應值的集合; [.]T表示集合的轉置; 所有目標函數(shù)在每一維中的最大值和最小值組成:Rpmax=f1 min,K,ft max,Kfm min,t≠m,t=1,2,K,m和Rpmin=f1 min,f2 min,Kfm min,t≠m,t=1,2,K,m; t表示選中的第t維; Rpmax由一個目標函數(shù)的最大值和其余函數(shù)的最小值組成; Rpmin由所有目標函數(shù)的最小值組成; 利用公式3計算適應值f′和參考點Rpmax之間的向量角: θ=arccosf′x,Rpmax3 其中,||.||表示向量的范數(shù); 計算參考點之間的向量角β: βt,j=arccosRpmax,t,Rpmax,j,t∈{1,2,K,m},j∈{1,2,K,m},t≠j5 當目標函數(shù)的個數(shù)超過兩個后,隨機選擇兩個目標函數(shù)的適應值對應的參考點計算向量角,t,j為選擇的第t,j個目標函數(shù); 根據(jù)計算獲得的參考點間的向量角和適應值與參考點之間的向量角,使用公式6賦予每個參與進化的個體一個屬于自己的0-1標簽: 其中,n為子空間的數(shù)量;Sni表示第i個決策變量的標簽,所有決策變量的標簽集合用Sn表示; 獲取進化過程中每一代得到的子解集中包含的優(yōu)勢個體Pbest; 通過公式1~6,將目標空間劃分為n個子空間,種群X也被分成相應的若干子種群; 使用公式7計算每個子空間的中心位置,參考點Rpmin與中心位置的方向即為每個子空間的最優(yōu)進化方向; 其中,Tk表示中心位置,zk代表第kth個子空間中個體的數(shù)量。
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