买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于MPC-NSGA-II的设施布置多目标优化决策方法、设备及存储介质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：CN115982827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310088457.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于MPC-NSGA-II的设施布置多目标优化决策方法、设备及存储介质是由姚刚;李锐;杨阳设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MPC-NSGA-II的设施布置多目标优化决策方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑设计技术领域，具体涉及基于MPC‑NSGA‑II的设施布置多目标优化决策方法、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：S1、定目标函数、约束条件；S2、引入种群POP‑a和种群POP‑b；S3、将种群进行非支配排序；S4、根据非支配排序结果对种群进行种群的选择、交叉和变异；S5、让新种群POP‑a和新种群POP‑b进行约束非支配排序；S6、计算拥挤程度；S7、根据步骤S5和步骤S6得到下一代父代种群POP‑a和种群POP‑b；S8、引入移民算子；S9、得到精英种群；S10、循环步骤S4‑S9，直至满足条件；S11、输出优化方案。本发明解决了现有技术NSGA‑II算法在施工现场临时设施布置的多约束、多目标优化问题上存在早熟、计算效率低的问题，从而促使施工现场临时设施布置优化模型更加贴近实际应用。

本发明授权基于MPC-NSGA-II的设施布置多目标优化决策方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于MPC‑NSGA‑II的设施布置多目标优化决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确立影响装配式建筑施工现场临时设施布置的若干重要影响因素，根据若干重要影响因素确定目标函数、约束条件；所述目标函数包括实现安全风险最小化的第一目标函数，经济效益最大化的第二目标函数，以及吊装时间最小化的第三目标函数；所述约束条件包括场地边界约束条件、设施重叠约束条件和塔吊覆盖约束条件； S2、基于经典NSGA‑II算法和约束条件设置多种群策略，引入种群POP‑a和种群POP‑b取代经典NSGA‑II算法中的单一种群； S3、将种群POP‑a和种群POP‑b分别作为父代种群并进行非支配排序； S4、根据非支配排序结果对种群POP‑a和种群POP‑b进行种群的选择、交叉和变异，实现种群更新进化，得到子代种群POP‑a和子代种群POP‑b；合并父代种群POP‑a以及子代种群POP‑a，形成新种群POP‑a；合并父代种群POP‑b以及子代种群POP‑b，形成新种群POP‑b； S5、将约束非支配排序取代经典NSGA‑II算法中的非支配排序，并让新种群POP‑a和新种群POP‑b进行约束非支配排序； S6、计算子代种群POP‑a和子代种群POP‑b中各个个体之间的拥挤程度； S7、根据步骤S5和步骤S6分别从新种群POP‑a和新种群POP‑b中选择个体，得到下一代父代种群POP‑a和下一代父代种群POP‑b； S8、引入移民算子，将下一代父代种群POP‑a和下一代父代种群POP‑b中的最优解替换掉对方种群的相对劣解，得到新父代种群POP‑a和新父代种群POP‑b； S9、根据步骤S5和步骤S6分别从新父代种群POP‑a和新父代种群POP‑b中淘汰劣质解，并记录两个种群中出现的最优解，得到精英种群POP‑c； S10、循环步骤S4‑S9，直至精英种群POP‑c中最优个体数量保持不变的代数达到预设值，或者达到设定的最大迭代次数； S11、输出精英种群POP‑c，种群个体为施工现场临时设施布置的优化方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。