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龙图腾网获悉电子科技大学;哈尔滨工业大学申请的专利一种基于KT算法固定精度排序择优的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：CN119621000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411829530.7，技术领域涉及：G06F7/08；该发明授权一种基于KT算法固定精度排序择优的方法及系统是由钟颖;姜广鑫;黄松;孙童;李晨希设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KT算法固定精度排序择优的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KT算法固定精度排序择优的方法及系统，所述方法包括：根据用户输入的参数或默认参数，生成排序择优所需的初始样本数据；进行初始化设置，生成不同的候选方案，并将所有候选方案分成若干组；基于淘汰规则和分轮次机制，通过每个处理器独立执行一组候选方案的局部选择过程，得到本地最优候选方案；每个处理器根据特定规则，为所述本地最优候选方案生成额外观测值；然后计算每个所述本地最优候选方案额外观测值的样本均值，选择所述样本均值最大的候选方案作为最佳候选方案。本发明采用KT算法高效地解决了各种大规模固定精度排序择优问题，即在预先设定的精度下，高效地从大规模的候选方案集合中找出均值表现最优的方案。

本发明授权一种基于KT算法固定精度排序择优的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于KT算法固定精度排序择优的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据用户输入的参数或默认参数，生成排序择优所需的初始样本数据； S2、进行初始化设置，生成不同的候选方案，并将所有候选方案分成若干组； S3、基于淘汰规则和分轮次机制，通过每个处理器独立执行一组候选方案的局部选择过程，得到本地最优候选方案； S4、每个处理器根据特定规则，为所述本地最优候选方案生成额外观测值；然后计算每个所述本地最优候选方案额外观测值的样本均值，选择所述样本均值最大的候选方案作为最佳候选方案； 所述S3中基于淘汰规则和分轮次机制，通过每个处理器独立执行一组候选方案的局部选择过程，得到本地最优候选方案，具体包括以下步骤： S301，初始分组：对于每个处理器，将中的候选方案分组，一组含g个候选方案，并将剩下的候选方案组成一个小组；因此，共分为组，令表示第r轮处理器s的第q组的候选方案的集合； S302，轮次选择：在每个轮次r中，设置此轮分配的错误选择概率αr＝α2r，对于每个q组，设置第r轮处理器s的第q组的候选方案集合并计算第r+1轮处理器s的候选方案集合其中，KNC,αr,δ,n0为KN程序的输出；处理器根据计算结果淘汰相应的候选方案，并将留下的候选方案加入下一轮次的候选集中； S303，局部最佳选择：对于每个处理器，重复S302直至此时每个处理器选择出本地最优候选方案，并设置Is为中候选方案的索引； 所述S302中KN程序输出KNC,αr,δ,n0通过如下S3.2.1、S3.2.2和S3.2.3得到： S3.2.1，初始化：对于每个候选方案i∈C，生成s0个观测值并计算观测值的样本均值设置错误概率控制参数 并且对于所有j≠i，计算差异度量参数 和差异显著性参数其中，Xi,l为候选方案i的第l个观测值，Xj,l为候选方案j的第l个观测值，为候选方案j的s0个观测值的均值； 设置综合差异显著性参数Nr,i＝maxj≠iNr,i,j和最大综合差异显著性参数Nr,max＝maxi∈ CNr,i；如果则停止并选择具有最大的候选方案，否则，设置t＝s0并转入S3.2.2； S3.2.2，筛选：设置当前选中候选方案集合Cold＝C和 S3.2.3，停止规则：如果|C|＝1，则停止并选择索引在C中的候选方案为最优候选方案；否则如果则停止并选择索引在C中并具有最大的候选方案；否则，从每个候选方案i∈C中获取一个额外的观测值Xi,t+1，设置t＝t+1，并转入S3.2.2； 所述S4中每个处理器根据特定规则，为所述本地最优候选方案生成额外观测值；然后计算每个所述本地最优候选方案的额外观测值的样本均值，选择所述样本均值最大的候选方案作为最佳候选方案，具体包括以下步骤： S401，初始化：对于每个处理器，为本地最优候选方案生成s0次观测值，并基于观测值计算样本方差 S402，额外观测值生成：设置轮次αr＝α2m以及hαr,m,s0，其中hαr,m,s0是由常数αr,m和s0决定的Rinott常数，并为候选方案Is生成以下数量的额外观测值： S403，最佳候选方案选择：对于每个处理器的本地最优候选方案，基于s0和次观测值计算其样本均值，选择具有最大样本均值的候选方案作为最优候选方案。

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