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龙图腾网获悉江西财经大学;江西联创光电科技股份有限公司申请的专利一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法及系统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：CN119862803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510353565.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法及系统是由李瑞友;李敏;伍锐;余红;熊杰;张珑设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法及系统，方法包括：计算每种初始阵元分布的峰值旁瓣电平，得到当前的最低峰值旁瓣电平和与最低峰值旁瓣电平相应的最佳阵元分布，根据改进蒲公英优化算法中的上升阶段、下降阶段和着陆阶段更新阵元位置；启动柯西螺旋逆累积分布变异策略对阵元位置进行变异，计算出更新后的阵元分布的目标最低峰值旁瓣电平，若目标最低峰值旁瓣电平的值比最低峰值旁瓣电平的值大，则替换为更新后的阵元分布；更新全局最优阵元分布位置和相应的最低峰值旁瓣电平。提升了算法在全局搜索和局部开发方面的效率，避免算法过早陷入局部最优，从而提高算法的求解精度和收敛速度。

本发明授权一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多策略联合改进的稀疏面阵优化方法，其特征在于，包括： 根据预设的Logistic-sin-cos混沌镜面反向学习策略初始化阵元位置，以生成均匀分布的初始阵元分布，其中，所述Logistic-sin-cos混沌镜面反向学习策略中的Logistic-sin-cos混沌映射的表达式为： ， 式中，为更新后的蒲公英的位置信息，为当前蒲公英的位置信息，为随机数，且； 在使用Logistic-sin-cos混沌映射生成初始解的同时，引入镜面反向学习策略，所述镜面反向学习策略的表达式为： ， ， 式中，为利用镜面反向学习更新后的反向蒲公英的位置信息，为当前问题的上限，为当前问题的下限，为种群的维度，、、r均为0~1之间均匀分布的随机数，表示乘号； 计算每种初始阵元分布的峰值旁瓣电平，得到当前的最低峰值旁瓣电平和与最低峰值旁瓣电平相应的最佳阵元分布，根据改进蒲公英优化算法中的上升阶段、下降阶段和着陆阶段更新阵元位置； 启动柯西螺旋逆累积分布变异策略对阵元位置进行变异，计算出更新后的阵元分布的目标最低峰值旁瓣电平，若目标最低峰值旁瓣电平的值比最低峰值旁瓣电平的值大，则替换为更新后的阵元分布； 更新全局最优阵元分布位置和相应的最低峰值旁瓣电平； 判断是否满足终止条件，若否，则更新迭代次数并进行迭代，否则，输出全局最优阵元分布和每代最低峰值旁瓣电平。

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