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龙图腾网获悉四川启睿克科技有限公司申请的专利一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法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：CN115658094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211372297.5，技术领域涉及：G06F8/61；该发明授权一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法是由张超;肖尧设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法，包括以下步骤：对目标微前端工程进行改造，并抽取相关的数据；通过基因算法优化目标参数；输出优化后的参数，并且输出优化过程的量化报告。解决了现有方法无法有效统筹优化多个独立的子webpack工程打包的问题，通过应用本申请的一种基于遗传算法的优化多工程参数的方法，以显著提供最终生成的前端包的加载速度。

本发明授权一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的优化前端分包打包方法，其特征在于，包括以下步骤： 对目标微前端工程进行改造，并抽取相关的数据； 通过遗传算法优化目标参数； 输出优化后的参数，并且输出优化过程的量化报告； 所述对目标微前端工程进行改造，并抽取相关的数据；包括： 读取所述目标微前端工程的子工程的package.json文件，获得各个工程依赖的第三方包的信息； 改造目标微前端工程的子工程的命令，使得能通过命令行或其他方式输入webpack打包相关的参数，并且能自动部署到测试服务器上； 定义目标微前端工程的业务加载场景，定义常见的几个常见业务场景，并通过测试软件模拟用户行为，规定各个场景的权重； 所述通过遗传算法优化目标参数；包括： 步骤21：把目标微前端工程的各子工程的参数作为算法的基因组成，并随机初始化初始值； 步骤22：把算法当前的基因，即各子工程参数传入到子工程改造后的打包命令中； 步骤23：各子工程打包，自动化部署到测试服务器上； 步骤24：在测试客户机上，根据业务场景，访问或操作相关的业务页面，记录加载速度参数；并根据权重计算最终得分； 步骤25：把得分作为遗传算法的适应度传递回算法； 步骤26：遗传算法根据所述的适应度进行一次迭代，进化出新的基因； 步骤27：重复步骤22‑步骤26，直到获得一个满意的结果，或者在规定的迭代周期内没有明显的进步。

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