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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合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：CN117236368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311096491.X，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合优化方法是由周鹏;张黔富;李少波;李开心;陈光林;杨波设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及云制造服务技术领域，尤其涉及基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合优化方法，通过建立了一个双目标SCOS模型，同时考虑服务质量QoS和能耗，以实现云制造的可持续绿色发展并确保SCOS问题的高效求解，通过设计了一种高效的改进多目标人工蜂鸟算法IMOAHA用于求解SCOS问题。IMOAHA采用反向学习策略来加强对初始种群的探索，并重新设计了一种基于领导者机制改进的领域觅食策略，IMOAHA算法的综合性能得到了显著提升，求解效率和准确度高于现有算法。

本发明授权基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进多目标人工蜂鸟算法的云制造服务组合优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、将复杂制造需求拆分为多个子任务； S2、为子任务搜索和匹配云制造服务建立评估服务质量和能耗的多目标SCOS模型； S3、采用改进多目标人工蜂鸟算法对多目标SCOS模型进行服务组合和优化选择，获取云制造最优服务组合，所述改进多目标人工蜂鸟算法基于反向学习策略进行种群初始化，基于领导者机制改进领域觅食； 所述改进多目标人工蜂鸟算法的流程包括： S31、初始化参数：种群大小、最大迭代次数、外部存档大小、访问表，按照反向学习策略初始化种群位置； S32、评估所有蜂鸟的目标函数，将当前种群加入档案，并根据优势关系进行更新； S33、判断存档是否超过最大值，若是，则执行基于拥挤距离的动态消除法策略，判断迭代次数达到停止条件，如达到停止条件，则返回存档并结束算法，若未达到停止条件，则执行步骤S34； S34、使用非支配排序对种群更新，更新后判断rand是否大于0.5，若是则执行引导觅食并更新访问表，跳转步骤S35，若否则执行领导者机制改进的领域觅食并更新访问表，跳转步骤S35； S35、将种群添加到存档中并根据优势关系进行更新，判断是否modt,2n==0，若是则执行迁移觅食并更新访问表，将种群添加到存档中并根据优势关系更新，之后返回步骤S33，若否则直接跳返回步骤S33，其中t表示第t次迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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