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龙图腾网获悉井冈山大学申请的专利基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法、系统及应用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：CN116245146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310125303.5，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法、系统及应用是由李金忠;曾寰设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法、系统及应用，该方法包括以下步骤：步骤一：初始化相关参数，输入排序学习数据集；步骤二：初始化生成器种群和判别器；步骤三：交替迭代对抗训练生成器种群和判别器以产生最优模型，所述生成器种群采用进化策略进行训练；步骤四：基于所选择出的最优模型对信息检索目标进行预测排序。与现有技术相比，本发明融入进化策略到条件生成对抗网络中而设计Listwise排序学习方法，采用多种损失函数进行优化，互相取长补短，从而进化和寻找更好的解以产生效果优良的模型。

本发明授权基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于进化条件生成对抗网络的排序学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：初始化相关参数，输入排序学习数据集； 步骤二：初始化生成器种群和判别器； 步骤三：交替迭代对抗训练生成器种群和判别器以产生最优模型，所述生成器种群采用进化策略进行训练，具体如下： 对于每个epoch，按照生成器种群训练1次、判别器训练次的方式，通过对总体优化目标函数的最小化和最大化，交替迭代对抗训练生成器种群和判别器，直至算法收敛或者到达给定的epochs为止； 所述总体优化目标函数如下所示： 其中，和分别表示生成器和判别器的参数集，代表文档与查询的相关性标签，代表查询总数，代表概率分布，代表数学期望；表示正样本的概率分布，即在给定查询下对所属文档按照相关性标签排序得到的ground-truth文档排序列表的概率分布；表示生成检索模型，它是由生成器从给定查询下采样得到top-文档排序列表的概率分布，即采样得到的负样本的概率分布；表示判别检索模型，它是由判别器估计一个排序列表是ground-truth排序列表还是生成器生成的文档排序列表的概率；表示采用Plackett-Luce模型计算得到的排序概率分布；表示服从排序学习数据集的ground-truth文档排列分布的数学期望，表示采样得到的负样本的文档排列分布的数学期望； 将生成器视为进化种群，判别器作为环境，对于每个epoch中的进化操作，生成器更新不同的包括似然函数、余弦函数和交叉熵函数的变异算子以此作为目标来适应当前环境，选择性能表现优秀的子代生成器参与其后的对抗性迭代博弈训练； 步骤四：基于所选择出的最优模型对信息检索目标进行预测排序。

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