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龙图腾网获悉乐山京隆石英玻璃制品有限公司申请的专利基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化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：CN119903731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411965547.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化方法是由祝钦清设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化方法在说明书摘要公布了：本申请属于坩埚材料配比优化技术领域，更具体地说，涉及基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化方法；本发明通过收集并整理不同配比下的坩埚性能数据，利用数据清洗和标准化的手段确保数据质量，进而划分为训练集和测试集以供后续模型训练和评估，采用回归模型建立配比与坩埚性能之间的数学关系，通过训练和测试确保模型的预测精度，从而为遗传算法提供准确的适应度函数；遗传算法的引入，使得本方法能够在全局范围内高效地搜索最优配比，避免陷入局部最优解；本方法不仅确保了优化配比的有效性，而且大幅缩短了研发周期，降低了成本，通过系统化的数据处理、精确的模型构建以及高效的算法应用，实现了全局最优配比的快速确定。

本发明授权基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化方法在权利要求书中公布了：1.基于遗传算法的石英坩埚材料配比优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集不同石英砂和铝石英砂配比下的坩埚强度和耐高温性能数据，每一组数据包括配比数据和性能数据，配比数据为石英砂和铝石英砂比例，性能数据为对应比例下的坩埚强度和耐高温性能数据； 步骤2：基于收集的数据进行数据清洗和数据标准化，再将标准化后的数据划分为训练集和测试集； 步骤3：采用回归模型分别建立不同石英砂和铝石英砂配比下的坩埚强度回归模型和耐高温性能回归模型； 步骤4：采用训练集数据对建立的坩埚强度回归模型和耐高温性能回归模型进行训练，采用测试集评估训练后的模型的预测精度，若精度符合要求，则输出训练好的坩埚强度回归模型和耐高温性能回归模型，若精度不符合要求则继续训练模型，直至精度符合要求为止； 步骤5：将训练好的坩埚强度回归模型和耐高温性能回归模型作为遗传算法的适应度函数，基于遗传算法迭代求解最优的配比； 在所述遗传算法中引入精英保留策略，根据每一次迭代的适应度从大到小排序，基于精英保留比例选择适应度值靠前的个体进入下一次迭代； 其中精英保留比例基于适应度变化量进行动态调整，具体如下： 式中：表示第t次迭代的最优个体的适应度值；表示第t-1次迭代的最优个体适应度值；ΔF表示两次相邻迭代的适应度变化量； 基于计算的适应度变化量与预先设定的适应度阈值进行比较，若适应度变化量小于适应度阈值，则增加精英个体的比例： pelite'＝minpelite+δ,1； 式中：pelite'修改后的精英保留比例；δ表示预定义的调整量；minpelite+δ,1用于保证调整后的精英保留比例不超过100％；pelite表示修改前的精英保留比例； 若适应度变化量大于阈值，则减少精英保留比例： pelite'＝maxpelite-δ,pmin； 式中：pmin表示预先设定的最小精英比例。

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