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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种竞争进化多任务优化方法、系统及设备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：CN121581338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610121931.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种竞争进化多任务优化方法、系统及设备是由骆文冠;谭索怡;于小兵;吕欣设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种竞争进化多任务优化方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种竞争进化多任务优化方法、系统及设备，旨在解决现有方法在满足功率平衡与机组容量约束条件下，难以对燃料成本与气体排放进行协同优化的问题。方法包括：构建主、辅双种群并行搜索；实时计算表征种群收敛性、多样性与可行性的状态指标；基于当前状态，通过深度强化学习智能体自适应选择协作方式与进化算子组合动作；根据动作执行后种群在成本、排放及约束满足上的改进计算奖励；利用状态、动作与奖励对智能体进行训练，迭代优化决策策略，直至输出满足约束的帕累托最优调度方案。本发明实现了进化过程的自适应智能引导，显著提升了电力系统经济排放调度方案的优化质量、收敛速度与算法鲁棒性。

本发明授权一种竞争进化多任务优化方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种竞争进化多任务优化方法，用于解决电力系统联合经济排放调度问题，所述调度问题是在满足功率平衡约束和发电机容量约束的条件下，联合优化燃料成本和气体排放的约束多目标优化问题，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建用于并行求解约束多目标优化问题的主种群与辅助种群，其中，每个种群个体表示满足工程约束的一组发电机出力分配候选解； S2.根据所述主种群与辅助种群中候选解的目标函数值与约束违反程度，计算并生成表征两种群优化状态的指标，所述指标包括收敛性指标、多样性指标及可行性指标；其中，所述目标函数值包括基于所述候选解计算的燃料成本值和气体排放值； S3.基于当前优化状态，通过深度强化学习智能体从预设的协作方式与繁殖算子的组合集合中，选择并执行一种动作以更新所述主种群与辅助种群的候选解；其中，所述协作方式与繁殖算子组合集合由多种预先定义的组合动作构成，每一组合动作由一项协作方式和一项繁殖算子构成，所述协作方式用于规定主种群与辅助种群之间在当前迭代周期内的信息交互规则，所述繁殖算子用于规定在该协作方式下，候选调度参数方案的生成与更新方式； S4.根据执行所述动作后种群整体性能的变化，计算反映调度性能改进程度的奖励，所述种群整体性能由所述收敛性指标、多样性指标和可行性指标综合计算得到； S5.利用所述优化状态、所执行的动作及所述奖励，对所述深度强化学习智能体进行训练，以更新用于指导后续动作选择的决策策略； 迭代执行步骤S2至S5，直至满足预设终止条件，输出所述调度问题的帕累托最优解集，作为发电机出力分配方案； 所述协作方式包括：紧耦合协作与松耦合协作； 所述紧耦合协作在每次迭代中交换解，所述松耦合协作仅在环境选择阶段交换解； 所述繁殖算子的组合集合中的算子包括遗传算法算子、第一差分进化算子和第二差分进化算子。

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