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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种趋势引导型动态多目标优化进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：CN120804690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511244626.1，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种趋势引导型动态多目标优化进化方法是由李根道;田乔允设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种趋势引导型动态多目标优化进化方法在说明书摘要公布了：本发明属于多目标优化技术领域，具体涉及一种趋势引导型动态多目标优化进化方法，包括：S1.智能场景下的趋势建模与方向构造；S2.趋势引导下的扰动与搜索机制构建；S3.多目标膝点识别与反馈强化机制；S4.进化计算参数调控机制；S5.精英稀疏重采样与趋势协同调度优化；本发明的优点是：构建一个融合趋势预测、膝点强化、扰动生成与自适应反馈调控的闭环优化体系，并在动态环境下实现解集收敛性、方向性、多样性及稳定性的全面提升，显著增强了搜索方向性和全局收敛速度，避免了依赖随机扰动带来的效率低下问题，有助于快速定位高质量的最优解集。

本发明授权一种趋势引导型动态多目标优化进化方法在权利要求书中公布了：1.一种趋势引导型动态多目标优化进化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.智能场景下的趋势建模与方向构造， 通过对历史多目标解集的建模，系统识别和提取解集在目标空间中的动态迁移规律和分布形态，具体包括归一化以消除量纲影响、利用群体质心估计全局漂移趋势、通过折衷距离度量识别膝点及其迁移轨迹、提取主成分方向表征群体扩展性，并最终融合全局、局部和形态多分量构建综合趋势向量； S2.趋势引导下的扰动与搜索机制构建， 通过将个体沿预测趋势方向进行平移，同时叠加全局高斯扰动与局部随机扰动； S3.多目标膝点识别与反馈强化机制， 通过在膝点附近生成高潜力解，并结合收敛性与多样性指标计算个体反馈权重，再依据环境变化率和趋势预测误差调节迁移概率； S4.进化计算参数调控机制， 通过实时计算环境漂移程度和趋势预测误差，建立探索强度与环境不确定性之间的量化关系，动态调节的关键搜索参数包括变异概率、迁移概率； S5.精英稀疏重采样与趋势协同调度优化， 通过高维马氏距离剔除冗余解以增强解集稀疏性和覆盖性，并将趋势预测生成的候选解与进化搜索得到的候选解按可信度加权融合，形成多样性与收敛性兼备的最终解集。

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