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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种改进强度pareto算法及基于该算法的多目标调度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：CN120181195B 。

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：202510505153.X，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种改进强度pareto算法及基于该算法的多目标调度方法是由莫莉;黄昊东;刘万;刘梓轩;朱书理;张咪;孙旭彤;彭颖;朱双;许颜贺;鲍润罡;黄珊珊设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进强度pareto算法及基于该算法的多目标调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于水电能源优化领域，其公开了一种改进强度pareto算法及基于该算法的多目标调度方法，所述算法包括初始化阶段：采用了拉丁超立方法进行采样并引入了最大最小准则调整样本点的位置；适应度赋值阶段，采用加权欧几里得的距离计算公式，对每个目标的差异进行加权；环境选择和截断操作阶段，从合并集中选择所有适应度小于1的个体进行保留，对超出存档阈值的个体按照混合距离进行截断；遗传操作：通过锦标赛选择个体作为父代进行自适应交叉，对交叉得到的子代个体进行自适应变异操作；边界修正与迭代终止步骤；通过一次性全局计算来提高更高效的信息；基于该算法的多目标调度方法在水库优化调度中发挥出更加出色的效果。

本发明授权一种改进强度pareto算法及基于该算法的多目标调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进强度pareto算法的多目标调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1模型构建：确定决策变量并设置约束条件共同构成多目标调度模型，构建多个目标函数；其包括步骤S11：以水位作为决策变量，以电站发电量最大和余荷均方差最小为目标，并设置约束条件共同构成多目标调度模型； S2：对步骤S1建立的多目标调度模型进行模型约束； S3：通过改进强度pareto算法求解目标函数；所述改进强度pareto算法包括以下步骤： a初始化阶段：采用了拉丁超立方法进行采样并引入了最大最小准则调整样本点的位置； b适应度赋值：在步骤a的基础上采用加权欧几里得的距离计算公式，对每个目标的差异进行加权； c环境选择和截断操作：在步骤b的基础上，将当前种群和存档集合并，从合并集中选择所有适应度小于1的个体进行保留，对超出存档阈值的个体计算混合距离进行截断；所述混合距离为归一化后的欧氏距离及余弦距离； d遗传操作：经步骤c选择和截断操作后，从当前种群和外部存档中通过锦标赛选择个体作为父代进行自适应交叉，对交叉得到的子代个体进行自适应变异操作； e边界修正：在完成步骤d的交叉操作后对子代个体进行边界修正，完成变异操作后对父代个体进行边界修正； f迭代终止：重复步骤b-e，直到达到最大迭代次数则终止迭代，获取当前的目标函数值及决策变量变化过程； 其中，步骤b的具体步骤为：计算每个个体的强度值，强度值等于它支配的种群中的个体数目，原始适应度值等于所有支配的个体的强度之和； 计算每对个体之间的欧式距离，计算公式为： 式中，是目标空间的维度，表示个体i在第k个目标上的值，表示个体j在第k个目标上的值，第k个目标的加权欧几里得距离，和分别代表第k个目标的最大值和最小值； 计算密度估计值，计算公式为： 最后计算得到每个个体i的适应度值，计算公式为： 式中，为每个个体i的原始适应度值；

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