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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117273055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311285718.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置是由戴毅茹;陈子昊;周圣清设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置，包括输入模块用于用户输入根据指定的多目标优化任务构建的m个目标函数和n个决策变量界限范围函数；初始化模块用于构建并初始化包括N个个体的种群P，并设置迭代次数G为1；种群存储模块用于存储种群P；计数存储模块用于存储迭代次数G和预先设置的最大迭代数；种群迭代模块用于根据迭代次数G、最大迭代数、决策变量界限范围函数和目标函数对种群P进行迭代更新得到种群PF；输出模块用于向用户显示种群PF作为多目标优化任务的优选方案。总之，本方法能够更加快速地得到更为准确的指定的多目标任务的优选方案。

本发明授权基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态精英学习和动态环境选择的多目标优化装置，用于为城市雨水排放系统提供最优规划方案，其特征在于，包括： 输入模块，用于用户输入根据指定的多目标优化任务构建的个目标函数和个决策变量界限范围函数，个所述目标函数通过采集城市的降雨相关数据、排水网络数据、现场滞留储存设施数据、处理厂数据和接收水体的直流数据进行构建，个所述目标函数包括排 水网络成本、存储设施成本、处理设施成本、预期水灾损失成本和预期因水灾造成的经济损失，个所述决策变量界限范围函数包括局部滞留存储容量、最大处理率和最大允许溢出率； 初始化模块，用于构建并初始化包括个个体的种群，并设置迭代次数为1； 种群存储模块，用于存储所述种群； 计数存储模块，用于存储所述迭代次数和预先设置的最大迭代数； 种群迭代模块，用于根据所述迭代次数、所述最大迭代数、所述决策变量界限范围函数和所述目标函数对所述种群进行迭代更新得到种群； 输出模块，用于向所述用户显示所述种群作为所述多目标优化任务的优选方案， 其中，所述种群迭代模块包括迭代判断子模块、种群更新子模块、动态精英学习子模块和动态环境选择子模块， 所述迭代判断子模块用于判断所述计数存储模块中的所述迭代次数是否大于所述最大迭代数，若是，则将所述种群存储模块中的所述种群作为所述种群并输入所述输出模块，若否，则将所述种群存储模块中的所述种群输入所述种群更新子模块， 所述种群更新子模块用于对输入的所述种群依次进行配对、交叉、变异和合并操作，得到种群， 所述动态精英学习子模块用于根据所述目标函数和所述决策变量界限范围函数对所述种群进行动态精英学习，得到种群， 所述动态环境选择子模块用于根据所述目标函数和所述种群对所述种群存储模块中的所述种群进行更新，并将所述计数存储模块中的所述迭代次数加1， 其中，所述动态精英学习子模块包括第一收敛性指标计算单元、第一筛选单元、随机数生成单元、接受概率生成单元、第二筛选单元、精英学习单元、评估单元和种群生成单元， 所述第一收敛性指标计算单元用于根据所述目标函数计算所述种群中各个个体对应的收敛性指标， 所述第一筛选单元用于对所有收敛性指标从小到大进行排序，将前10%所述收敛性指标对应的个体作为精英集合，将后25%所述收敛性指标对应的个体作为极差点集合， 所述随机数生成单元用于对所述极差点集合中的各个个体生成对应的随机数， 所述接受概率生成单元存储有预设的接受概率公式，用于根据当前的所述迭代次数、所述最大迭代数和所述接受概率公式计算得到接受概率， 所述第二筛选单元用于将所有所述随机数小于所述接受概率的个体作为精英学习集合， 所述精英学习单元存储有预设的精英学习公式，用于对所述精英学习集合中的各个个体，从所述精英集合中随机选取一个个体，根据该个体、该个体和所述精英学习公式进行计算，得到该个体对应的个体， 所述评估单元用于根据所述决策变量界限范围函数，对各个所述个体中的决策变量进行调整，得到对应的个体， 所述种群生成单元用于将所述种群中的各个所述个体替换为对应的所述个体，得到所述种群， 个所述目标函数的表达式为： ， ， 式中为目标函数的总数，为第个目标函数，为决策向量，为决策变量的总数，为第个决策变量。

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