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龙图腾网获悉上海交通大学四川研究院申请的专利一种基于小样本的多目标优化解集的搜索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：CN119940113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510016287.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于小样本的多目标优化解集的搜索方法是由张斌;孙娜;李林颖;周贤帝设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本的多目标优化解集的搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本的多目标优化解集的搜索方法，其采用Halton采样法对样本空间进行采样，使得初始样本在样本空间内填充率较高。再采用一体化计算方法后得到其真值，再采用代理模型的方法建立非线性回归方程对数据集进行训练和预测，并且针对多目标优化问题采用NSGA‑II快速非支配排序算法进行较优解的寻找，最后通过非支配排序后得到帕累托前沿，并判断帕累托前沿上点是否均符合目标约束要求，对筛选后的点通过K‑means聚类后，在每个类别中对种群个体进行搜索和筛选，该方法在保证解的多样性的情况下，能够快速搜索到不同类型的较优解，再通过一体化计算可以对分类进行验证，经过多次迭代加点后最终满足实际需求。

本发明授权一种基于小样本的多目标优化解集的搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的多目标优化解集的搜索方法，其特征在于，包括步骤： S1、采用Halton采样方法在氢燃烧室的五个几何参数构成的Space样本空间内采集样本，在样本满足预设条件时停止采样，得到数据集； S2、采用数据集分别对两个高斯回归模型进行训练，得到生成输出参数NOx的第一代理模型和生成输出参数η的第二代理模型； S3、在多目标决策空间内随机产生若干与样本维度相同的个体作为初始种群，并采用第一代理模型和第二代理模型生成初始种群的输出参数NOx和η； S4、根据初始种群，采用NSGA-II多目标遗传算法进行较优解的寻找，保留种群中层级为1的非支配解，作为帕累托前沿； S5、将帕累托前沿上的点分别输入第一代理模型和第二代理模型，得到输出参数NOx和η，并保留满足NOx≤2.5,η≥95％的点进行K-means聚类； S6、在聚类得到的每个簇中随机选取两个点，并对每个点进行氢燃烧室建模以计算真实的输出参数NOx和η； S7、计算第一代理模型预测的每个点的输出参数NOx与真实的输出参数NOx之间的相对误差，并计算所有点的相对误差的平均值； S8、判断平均值是否小于预设误差，若是，则将选取的点加入数据集输出，否则将选取的点加入数据集后，返回步骤S2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学四川研究院，其通讯地址为：610213 四川省成都市双流区科学城天府菁蓉中心A区10号楼二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。