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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成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：CN119740662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411804255.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成方法是由李博宸;黎俊吴;王成罡;宋磊;黄丹设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成方法，涉及自然语言处理领域，本发明将智能化的搜索算法与优化策略相结合，采用改进后的多种群遗传算法，即利用多个种群并行优化搜索，并通过赋予不同种群不同的控制参数来实现多样化的搜索策略；各种群之间通过移民算子进行信息交换，促进协同进化，并通过保留每代最优个体和使用最优个体保持代数判断收敛，确保最终解的正确性和全局最优性。本发明提升了作战决策的质量和响应速度。

本发明授权一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理和智能优化算法的水面平台作战兵力生成方法，其特征在于，将智能化的搜索算法与优化策略相结合，采用改进后的多种群遗传算法，即利用多个种群并行优化搜索，并通过赋予不同种群不同的控制参数来实现多样化的搜索策略；各种群之间通过移民算子进行信息交换，促进协同进化，并通过保留每代最优个体和使用最优个体保持代数判断收敛，确保最终解的正确性和全局最优性； 所述改进后的多种群遗传算法包括以下步骤： 步骤1、编码形成初始种群，采用整数排列编码方法，m个预先位置，染色体分为m段，每段对应1个部署位置的编号，兵力兵器数量n少于m个，则前n个位置用于部署兵力兵器，后m-n个位置用于虚拟部署兵力兵器； 步骤2、计算适应度，|k1|k2|k3|…|km|为一个染色体,代表一个部署方案,Fi为该方案对应的战斗效能，为种群的战斗效能之和,第i个部署方案的适应度为； 步骤3、选择操作，通过选择算子从种群中选择适应度较高的个体，即战斗效能较高的个体，适应度越大被选中的概率就越大，其子孙在下一代产生的个数就越多，然后再用这些选中的个体繁殖下一代，产生新种群，个体被选择概率用轮盘算法，各个体被选中的概率与其适应度大小成正比,适应度大的个体被选中的概率就越大； 步骤4、交叉操作，根据交叉概率Pc确定种群中每个部署方案是否交叉，确定交叉操作的父代样本两两分组，每组随机确定交叉位置进行交叉操作； 步骤5、进化变异操作，依据变异概率Pm确定种群中每个部署方案是否变异，然后随机确定两个位置，对其位置进行对换，然后再计算变异后的新种群每个部署方案战斗效能,如果战斗效能提升,则变异有效,否则无效； 步骤6、为改善局部搜索能力,在选择、交叉、变异后进行逆转操作，若新个体战斗效能提升,则进化逆转成功,转入下一个循环,如果新个体战斗效能下降,则恢复原个体,即逆转后战斗效能提高才接受,否则逆转无效,此过程为进化逆转操作,操作流程同进化变异操作； 步骤7、进化重插入，首先把逆转后得到的新种群重插入到父种群中,再把进化逆转后种群中战斗力效能最大的个体,随机替换重插入后的种群个体,增加每代最优个体数量,提升进化速率； 步骤8、改进遗传算法，采用步骤1-7，不同种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的,各个种群之间通过移民算子进行联系,实现多种群协同进化；通过人工选择算子保存各种群每代进化中的最优个体,采用最优个体保持代数作为判断算法收敛的依据； 约束条件的建模主要包含战斗效能模型、战区权重评估模型以及战场环境影响因子； 所述战斗效能模型可表示为 其中,F为参战兵力战斗效能之和;为战场环境对第i种兵力兵器部署的影响因子;ri为第i个战区的权重指数;为第i种兵力兵器战斗力指数;m为兵力兵器总量； 其中为舰艇作战效能指数;C为机动性参数:D为火力参数;E为探测目标能力参数;为生存力系数;为航程系数;为电子对抗能力系数。

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