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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利大模型协同的材料多目标交互设计与决策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：CN120690358B 。

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：202511197825.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权大模型协同的材料多目标交互设计与决策方法是由胡旺;邹雪莉;李欣悦;章语设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型协同的材料多目标交互设计与决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大模型协同的材料多目标交互设计与决策方法，涉及合金材料设计优化领域，旨在通过知识图谱构建、动态代理模型优化、进化算法搜索及大模型实时反馈的闭环流程，实现复杂系统的高效设计与多目标决策。该方法包括从跨领域知识中构建知识图谱并与大模型进行交互，自动适配机器学习模型并构建代理模型库，利用进化算法进行多目标优化，并通过大模型微调和反馈机制推荐最优设计方案。通过此方法，突破了传统优化的局限性，提升了设计效率、精度和优化效率，并确保了设计方案在工程可行性与多目标平衡性上的有效性，具有显著的应用价值。

本发明授权大模型协同的材料多目标交互设计与决策方法在权利要求书中公布了：1.一种大模型协同的材料多目标交互设计与决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：知识图谱和大语言模型的初始化；从材料数据库中提取数据并构建知识图谱，接入大语言模型接口； 步骤2：根据实际应用需求，选择待优化的材料设计类型、代理模型输入特征和输出目标以及代理模型训练数据集； 步骤3：大语言模型对材料设计类型和训练数据集进行分析，推荐一个最适合当前训练数据集的机器学习模型作为代理模型； 步骤4：在代理模型库中，保留不同材料设计类型优化的代理模型；如果此次设计问题存在相应的代理模型，则利用已有的代理模型直接优化；如果尚未构建该材料设计类型的代理模型，则构建当前训练数据集的代理模型； 步骤5：选择多目标进化算法，并确定设计中的一个或多个性能指标作为优化目标； 步骤6：随机初始化N个个体，其中每个个体代表一种可能的设计方案，并定义决策空间范围； 步骤7：使用代理模型预测每个设计方案的性能，计算每个个体的适应度值； 步骤8：从当前设计方案的种群中筛选父代个体，生成N个子代； 步骤9：使用代理模型预测每个子代的设计方案的性能，计算每个子代个体的适应度值； 步骤10：利用知识图谱分析设计方案及其预测的性能，将不符合设计领域的理论或不符合已有设计行为规律的设计方案导入大模型； 步骤11、大模型对导入设计方案的性能进行微调，确保预测结果的合理性； 步骤12、大模型对微调后的设计方案执行环境选择操作，从中推荐设计候选方案； 步骤13、根据大模型的推荐结果，检查是否存在对应的档案；若没有档案，则创建档案；若已有档案，则将推荐结果加入到该档案中；同时依据设计方案的优化历史和目标，实时更新优化档案； 步骤14、如果尚未满足预设的迭代次数或优化终止条件，则重复步骤6至步骤13，直到满足优化终止条件； 步骤15、筛选最优档案中的性能最优的K个设计方案，将其成分、性能和未参与优化的额外特征输入大模型进行分析； 步骤16、基于人工筛选的K个设计方案，大模型分析额外特征的影响并综合评价，最终推荐最优设计方案。

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