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龙图腾网获悉成都拱鼎科技有限公司;浙江绿色智行科创有限公司;浙江吉利控股集团有限公司申请的专利悬置系统参数的确定方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN121211996B 。

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：202511785498.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权悬置系统参数的确定方法、装置、设备、介质及程序产品是由潘奕洁;洪迪峰;张易超;邓晓龙;王珏;高二波;李昭华;段守勇设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本悬置系统参数的确定方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种悬置系统参数的确定方法、装置、设备、介质及程序产品。在该方法中，通过获取到初始交叉率、初始变异率和悬置系统的多目标优化模型后，根据多目标优化模型的约束条件，确定出初始种群，进而根据非支配排序遗传算法、算法参数动态优化模型、初始种群、初始交叉率和初始变异率，对多目标优化模型求解，得到目标悬置系统参数。其中，算法参数动态优化模型为预选训练的用于根据种群的状态数据，确定交叉率增量和变异率增量的深度Q网络模型。本方案通过算法参数动态优化模型在求解过程中，根据种群的状态数据动态调整非支配排序遗传算法的交叉率和变异率，可提高求解效率，从而提高确定悬置系统参数的效率。

本发明授权悬置系统参数的确定方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种悬置系统参数的确定方法，其特征在于，包括： 获取初始交叉率、初始变异率和悬置系统的多目标优化模型； 根据所述多目标优化模型的约束条件，确定初始种群； 根据非支配排序遗传算法、算法参数动态优化模型、所述初始种群、所述初始交叉率和所述初始变异率，对所述多目标优化模型求解，得到目标悬置系统参数； 其中，所述算法参数动态优化模型为预选训练的用于根据种群的状态数据，确定交叉率增量和变异率增量的深度Q网络模型，种群的状态数据包括种群多样性指标、收敛指标和支配关系分布指标； 所述根据非支配排序遗传算法、算法参数动态优化模型、所述初始种群、所述初始交叉率和所述初始变异率，对所述多目标优化模型求解，得到目标悬置系统参数，包括： 根据所述初始种群和所述非支配排序遗传算法，计算所述初始种群的状态数据； 根据所述初始种群的状态数据和所述算法参数动态优化模型，确定交叉率增量和变异率增量； 根据所述交叉率增量、所述变异率增量、所述初始交叉率和所述初始变异率，计算目标交叉率和目标变异率； 根据所述目标交叉率、所述目标变异率、所述多目标优化模型的目标函数和所述非支配排序遗传算法，生成新的初始种群； 判断收敛条件是否成立； 若收敛条件未成立，则将所述目标交叉率作为新的初始交叉率，将所述目标变异率作为新的目标变异率，重复上述步骤，直至收敛条件成立，从新的初始种群中选择目标悬置系统参数。

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