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龙图腾网获悉华东理工大学;上海云参科技有限公司申请的专利一种基于对偶搜索的双种群协同进化方法及应用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：CN114819040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210423261.9，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于对偶搜索的双种群协同进化方法及应用是由丁炜超;周贤芳;郭立;张利军;单锦华设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对偶搜索的双种群协同进化方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对偶搜索的双种群协同进化方法及应用，该方法维持了两个对偶互补和协同进化的种群，分别为：分别拥有独立互补的进化范式的面向收敛性优化种群CP和面向多样性优化种群DP；其中CP采用面向收敛性进化方向的交叉和突变算子进行种群繁殖，并结合收敛性优先环境选择机制来维持种群的收敛性；DP采用面向多样性进化方向的交叉和突变算子进行种群繁殖，并结合多样性优先环境选择机制来维持种群多样性；所述CP和DP通过限制交配选择、信息共享和信息补偿三种协同交互机制来实现进化信息的互补。与现有技术相比，本发明具有适配性强，采用的对偶搜索理念可以利用对偶中心点的互补效应来处理具有凹或凸形状的PF问题等优点。

本发明授权一种基于对偶搜索的双种群协同进化方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种采用基于对偶搜索的双种群协同进化方法的应用，其特征在于，该方法维持了两个对偶互补和协同进化的种群，分别为：分别拥有独立互补的进化范式的面向收敛性优化种群CP和面向多样性优化种群DP； 其中CP采用面向收敛性进化方向的交叉和突变算子进行种群繁殖，并结合收敛性优先环境选择机制来维持种群的收敛性；DP采用面向多样性进化方向的交叉和突变算子进行种群繁殖，并结合多样性优先环境选择机制来维持种群多样性； 所述CP和DP通过限制交配选择、信息共享和信息补偿三种协同交互机制来实现进化信息的互补； 该方法应用至大规模数据中心的资源调度和整合优化问题，以实现能耗、资源损耗、数据通信流量、任务完成时延的多个冲突目标的优化； 所述应用过程为：首先以能耗、资源损耗、数据通信流量、任务完成时延指标作为问题优化目标，以服务器剩余可用计算容量为约束条件，建立大规模数据中心资源调度和整合问题的多目标约束优化模型；然后，以待调度的虚拟机数量为染色体长度，虚拟机编号为基因位置，实现种群个体的编码；最后，基于编码方式初始化CP和DP，并按双种群协同进化过程进行种群间限制交配选择、信息共享和信息补偿，直到满足算法的终止条件，输出以能耗、资源损耗、数据通信流量、任务完成时延的多个冲突指标为优化目标的Pareto最优解集； 该方法具体包括以下步骤： 步骤1，随机初始化种群CP和DP； 步骤2，基于控制变量分析技术，将决策变量划分为收敛性变量和多样性变量； 步骤3，基于链接学习技术，将收敛性变量划分为互不依赖的收敛性变量分组； 步骤4，在CP交配选择过程中，限制交配选择策略RMS基于收敛性交配选择策略从CP中选取个体Pc，然后从DP中基于邻域交配优势来选取个体Pd； 步骤5，在DP交配选择过程中，限制交配选择策略RMS基于多样性交配选择策略从DP中选取个体Pd，然后从CP中基于邻域交配优势来选取个体Pc； 步骤6，在CP繁殖过程中，基于收敛性变量分组对个体进行交叉和突变操作； 步骤7，在DP繁殖过程中，基于多样性变量分组对个体进行交叉和突变操作； 步骤8，CP和DP在环境选择过程中执行如下步骤： S1、对CP和DP后代解进行共享，从而使得新产生的种群能够继承两个父代种群的优势； S2、CP采用收敛性环境选择机制，引导种群向理想点Z*方向演化； S3、DP采用多样性环境选择机制，引导种群向最低点Znad方向演化； 步骤9，对CP和DP每次迭代后的新种群采用主从范式或交叉范式进行信息补偿。

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