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龙图腾网获悉北京索为系统技术股份有限公司申请的专利基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法及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：CN113935235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111188161.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法及装置是由陈科甲设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法及装置，该方法包括：基于样本数据集合构建目标函数对应的目标代理模型和约束函数对应的约束代理模型；采用遗传算法对目标代理模型进行求解，其中遗传算法的变异操作包括：获得种群Sn中每个染色体的适应度，根据适应度中的最大值、最小值、每个染色体的适应度、以及每个染色体中每个设计变量的取值，确定每个设计变量对应的变异扰动值，在每个设计变量上增加对应的变异扰动值，以获得变异后的染色体；若不满足仿真终止条件，则新增样本并更新目标代理模型和约束代理模型；若满足仿真终止条件，则将求解获得的最优解作为设计变量的优化结果并输出。

本发明授权基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法和代理模型的工程设计优化方法，其特征在于，包括： S201、获得进行工程设计优化所需的输入参数，所述输入参数包括：至少两个待优化的设计变量、以及针对设计变量的目标函数和约束函数； S202、生成样本数据集合，所述样本数据集合中的每个样本包括：至少两个设计变量的一组取值、基于这组取值获得的所述目标函数和所述约束函数的真实响应值； S203、基于所述样本数据集合，构建所述目标函数对应的目标代理模型和所述约束函数对应的约束代理模型； S204、采用遗传算法对所述目标代理模型进行求解，以获得所述目标代理模型在所述约束代理模型约束下的最优解，所述最优解包括所述至少两个设计变量的最优取值；其中，在对每一代种群Sn进行遗传以获得下一代种群Sn+1时，通过如下方式对种群Sn中的每个染色体进行变异操作：获得种群Sn中每个染色体的适应度，并从获得的适应度中确定出最大适应度和最小适应度，根据所述最大适应度、所述最小适应度、每个染色体的适应度以及每个染色体中每个设计变量的取值，确定每个染色体中每个设计变量对应的变异扰动值，在每个染色体的每个设计变量上增加对应的变异扰动值，以获得变异后的染色体；其中，种群Sn包括预设数量个染色体，每个染色体包括：所述至少两个设计变量的一组取值； S205、判断是否满足仿真终止条件，若是，则执行步骤S208，否则执行步骤S206； S206、在所述样本数据集合中新增q个样本； S207、基于新增样本后的样本数据集合，更新所述目标代理模型和所述约束代理模型，并返回步骤S204； S208、将所述最优解作为设计变量的优化结果并输出； 所述根据所述最大适应度、所述最小适应度、每个染色体的适应度以及每个染色体中每个设计变量的取值，确定每个染色体中每个设计变量对应的变异扰动值，包括： 当fitmax≠fitmin时，根据公式t1＝t3和获得种群Sn中第k个染色体的适应度的偏离度t2，其中，fitk为种群Sn中第k个染色体的适应度，fitmin为种群Sn中的最小适应度，fitmax为种群Sn中的最大适应度； 若r1≥0.5，则第k个染色体中第i个设计变量对应的wi＝ui+vi-ui*1-t2，否则wi＝ui-ui*1-t2，其中，ui＝ivalue-imin，vi＝imax-imin，ivalue为第i个设计变量的取值，imin为第i个设计变量的取值范围的下限值，imax为第i个设计变量的取值范围的上限值，r和r1为0，1内的随机数； 若wi0，则种群Sn中第k个染色体的第i个设计变量的变异扰动值Wi＝0； 若0≤wi≤vi，则种群Sn中第k个染色体的第i个设计变量的变异扰动值Wi＝wi； 若wivi，则种群Sn中第k个染色体的第i个设计变量的变异扰动值Wi＝vi。

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