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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于目标函数逆解的优化算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：CN116596067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211728211.8，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于目标函数逆解的优化算法是由贺帅;孙向阳;朱赫;徐振邦;徐安鹏设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标函数逆解的优化算法在说明书摘要公布了：本发明涉及优化算法技术领域，尤其涉及一种基于目标函数逆解的优化算法。基于目标函数逆解的优化算法包括如下步骤：根据优化问题的评价指标和决策变量将优化问题归纳为目标函数形式，确定决策变量中各个元素的取值范围；利用目标函数值与决策向量之间的雅各比矩阵的逆矩阵去求解目标函数的逆解；根据目标函数的性质确定全局最优值的粗略范围；在全局最优值范围内采用二分法搜索逼近全局最优解，直到上界和下界之间的差值小于规定的精度为止，此时的上界即为全局最优值，通过逆解方法求出的决策向量即为全局最优解。本发明能够解决优化算法容易陷入局部最优和计算量大的问题。

本发明授权基于目标函数逆解的优化算法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标函数逆解的优化算法，用于对微振动模拟用的Stewart平台进行构型优化，减小Stewart平台的第六阶固有频率，包括如下步骤： S1、根据优化问题的评价指标和决策变量将优化问题归纳为目标函数形式，确定决策变量中各个元素的取值范围； S2、利用目标函数值与决策向量之间的雅各比矩阵的逆矩阵求解目标函数的逆解； S3、根据目标函数的性质确定全局最优值的粗略范围；所述步骤S3中，若无法直接确定全局最优值的粗略范围则采用下述方法： S31、随机取一个可行的决策变量，计算对应的目标函数值作为迭代初值； S32、将目标函数值朝着更优的方向迭代搜索，采用为迭代初值的绝对值数倍的搜索步长进行探索确定目标函数的全局最优值的粗略范围； S33、通过判断搜索到的目标函数值是否存在对应逆解来确定搜索的可行性，当搜索到的目标函数值没有对应的决策变量时将此函数值作为最优值所在区间的下界，将上一步有对应决策变量函数值作为区间的上界，确定目标函数的全局最优值在区间内； S4、在全局最优值的粗略范围内采用二分法搜索逼近全局最优解，直到上界和下界之间的差值小于规定的精度为止，此时的上界即为全局最优值，通过逆解方法求出的决策向量即为全局最优解。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；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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