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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配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：CN120768593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510928398.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配方法是由邓瑞龙;徐博文;刘孟祥;赵世一;车欣;程鹏;陈积明设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配方法。本发明的技术方案要点包括：第一阶段，全局配置粗搜，采用粘菌算法对交流模型下最优防御资源分配AC‑ODRA问题进行全局探索，快速确定防御资源的部署位置离散变量，并获得一个高质量的候选解；第二阶段，资源投入精调，针对第一阶段的候选解，固定其部署位置，采用仪表重要性引导的多起点随机扰动的自适应力矩估计优化方法，在增广拉格朗日框架下对具体的资源投入量连续变量进行高精度局部寻优。本发明通过将全局搜索与局部精调相结合，显著提升了AC‑ODRA问题的求解精度和鲁棒性，能够在保障电网安全的前提下，获得成本更低的防御资源分配方案，具有重要的理论价值与应用前景。

本发明授权一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段混合优化的交流最优防御资源分配方法，其特征在于，包括： 全局配置粗搜阶段：利用带初始化池的粘菌算法对交流模型下最优防御资源分配问题的整个解空间进行全局探索式搜索，输出候选解，所述候选解包括一个确定的由二进制决策变量向量表示的防御部署位置和一个与之对应的由连续决策变量向量表示的初始防御资源投入量； 资源投入精调阶段：固定所述全局配置粗搜阶段得到的防御部署位置，将原问题转化为仅关于连续决策变量向量的非线性、非凸优化子问题；采用基于多起点随机扰动的自适应力矩估计优化方法，在带双层循环的增广拉格朗日框架下，对内循环进行防御资源投入量的局部调优，将局部最优解返回给外循环用于更新拉格朗日乘子，外循环迭代结束后得到最优防御资源分配方案；所述增广拉格朗日框架的内循环具体为： 首次确定性内循环优化：在进行次内循环优化的第一次时，直接使用Adam优化器的原起始点执行一次Adam优化，得到一个基准精调解； 多次随机扰动的内循环优化：在后续的次内循环优化中，对起始点引入由仪表重要性引导的、非均匀的随机性，以生成个新的起始点；对每一个新的起始点，重复执行基于增广拉格朗日框架的Adam优化，得到个解； 最优解选择：从首次确定性优化得到的基准精调解和多次随机扰动优化得到的个解中，选择内循环目标函数值最小的解作为本次内循环结果，并返回给外循环。

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