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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
申请日：2024-02-21
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118036459A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/006;G06F111/04;G06F111/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明提供一种基于预测和存档双机制的动态多目标优化方法及系统，涉及动态多目标优化领域，包括：获取初始化种群，将初始化种群作为当前种群；对当前种群进行环境检测；若环境变化小于预设值，则通过重新初始化公式获得新的当前种群；否则通过训练好的LSTM网络获得预测解集合P，通过预测解集合P和存档解集合A构建新的当前种群；对当前种群进行优化获得优化结果，将优化结果存入存档解集合A中；若优化次数达到预设次数则将存档解集合A作为最佳种群进行输出。通过预测解集合P和存档解集合A构建新的当前种群，结合了预测机制和存档机制，这种结合不仅提高了算法对新环境的快速响应能力，同时也保证了解的质量和多样性。
主权项：1.一种基于预测和存档双机制的动态多目标优化方法，其特征在于，包括：S1：获取初始化种群，将初始化种群作为当前种群；S2：对当前种群进行环境检测，若检测到环境变化则进入步骤S3，否则进入步骤S4；S3：若环境变化小于预设值，则通过重新初始化公式获得新的当前种群，进入步骤S4；否则通过训练好的LSTM网络获得预测解集合P，通过预测解集合P和存档解集合A构建新的当前种群，进入步骤S4；S4：对当前种群进行优化获得优化结果，将优化结果存入存档解集合A中；若优化次数达到预设次数则将存档解集合A作为最佳种群进行输出，否则返回步骤S2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于预测和存档双机制的动态多目标优化方法及系统
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