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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法、系统、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：CN120448694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510553804.2，技术领域涉及：G06F17/17；该发明授权基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法、系统、设备及存储介质是由冯芳;邓明森;蔡明将设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法、系统、设备及存储介质，属于机器工程领域。针对拉伸压缩弹簧设计问题构建数学模型，二次插值优化QIO算法结合周期变异、柯西逆累积分布和差分进化算法构造DCVQIO算法，在QIO算法探索阶段引入柯西逆累积分布函数形成CQIO算法，强化二次插值优化的搜索机制并保留探索能力，在DE与CQIO算法间引入周期性变异策略，提升算法多样性，并将二者作为低级与高级启发式算法，融合周期性变异策略提高算法优化精度，采用DCVQIO算法优化数学模型参数，获取最佳目标解与最优参数组合，从而输出弹簧最佳结构设计方案。该发明提升了二次插值优化算法在求解拉力弹簧设计问题中的性能。

本发明授权基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于周期变异改进二次插值优化算法的优化方法，其特征在于，方法为： 步骤一、构建拉伸压缩弹簧优化问题的数学模型； 步骤二、二次插值优化算法结合周期变异、柯西逆累积分布和差分进化算法，构造改进二次插值优化算法； 改进二次插值优化算法的流程如下： 1随机初始化种群，设置种群规模n，维数m，搜索空间上下限Low和Up，最大迭代次数T； 2计算种群的适应度值并排序； 3通过式a执行差分进化算法DE的变异操作； a 4通过式b执行差分进化算法DE的交叉操作； b 5通过式c执行差分进化算法DE的选择操作； c 6判断是否达到差分进化算法DE的终止的迭代次数TDE，达到了就执行步骤7，没有就跳转到步骤3； 7对所有个体通过公式2执行周期性变异； 2 其中，A是由用户定义的幅度因子，它可以选择为一个固定数，也可以迭代过程中计算获得；rand是一个由符合N[0,1]的随机数生成器； 8在种群中随机选择2个个体； 9当rand0.5qt0.5时，算法通过式3获得当前个体和两个随机选择的个体的GQI函数中的最小值，使用式8执行探索，式8中是在式7的基础上引入了柯西逆累积分布函数； 3 4 5 6 7 8 其中，xrand1、xrand2和xrand3是从当前群体中随机选择的3个不同个体的位置，rand、r1、r2和r3是0,1中的随机数，fit.表示函数适应度值；GQIxit，xrand1t，xrand2t，fitxit，fitxrand1t，fitxrand2t是GQI函数，通过它可以得到由xi，fitxi，xrand2，fitxrand2和xrand3，fitxrand3构成的插值函数的最小值； 10当rand=0.5qt=0.5时，该算法通过式11获得目前为止找到的最佳个人和随机选择的2个个体的GQI函数中的最小值，并使用式13执行开发； 11 12 13 其中，rD是来自[1，m]的随机整数，LbrD和UbrD是第rD维的较低和较高边界，w2是作为自适应系数的开发权重，根据式11，在GQI方法中使用迄今为止找到的最佳个体xbest和两个随机选择的个体xrand1和xrand2来产生最小化值x’best，rand1，rand2，其通常比三个个体更好，根据式13，通过利用来自xirD的随机扰动相对于xbest搜索x’best，rand1，rand2的邻域来更新第i个个体； 11当探索或开发完成后，通过式14找到目前为止最佳的解决方案，即如果第i个个体的候选位置的适应值优于当前位置的适应值，则第i个个体的位置被其候选位置替换；否则保持不变； 14 12判断是否达到设定的终止迭代次数T，如果没有转到步骤3，否则算法终止并返回目前为止找到的最佳解决方案； 步骤三、采用改进二次插值优化算法对构建的拉伸压缩弹簧优化问题的数学模型进行参数寻优，得到最佳的目标最优解和最优参数组合； 步骤四、根据步骤三求解的数学模型的最佳决策变量输出弹簧的最佳结构设计方案。

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