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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法及装置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：CN119577984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411625965.X，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法及装置是由杨杰;梁建宾;胡海林设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法及装置，所述方法包括：采用留一交叉验证法对各个元代理模型训练；基于误差相关矩阵确定各个元代理模型的权重因子，并按照各个元代理模型的权重因子，将各个元代理模型组合为优化组合模型；在进行优化时，利用优化组合模型对各个待优化变量的抽取的数据进行处理，得到优化目标数据，并利用其对各个待优化变量进行Sobol敏感性分析，得到每个待优化变量对应的一阶影响指数以及各个总效应指数；基于一阶影响指数和总效应指数，对各个待优化变量划分层级；利用组合优化模型逐层对各个待优化变量进行优化；从最后一层的优化结果中，选取出目标电机的各个待优化变量的最终优化结果。

本发明授权一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于组合代理模型的电机多目标优化方法，其特征在于，包括： 从目标电机的各个待优化变量的取值范围中进行数据抽取，得到当前变量抽取数据； 其中，各个所述待优化变量的取值范围为符合电机约束条件的取值范围； 将所述当前变量抽取数据输入组合优化模型中，通过所述组合优化模型得到所述变量抽取数据对应的优化目标数据；其中，所述组合优化模型由训练好的多个元代理模型按照各个所述元代理模型的权重因子组合得到；各个所述元代理模型的权重因子基于所述元代理模型的误差相关矩阵得到；各个所述元代理模型利用训练样本集合，采用留一交叉验证法进行训练；所述训练样本集合包括从各个所述待优化变量的取值范围中抽取的数据及其对应的优化目标数据； 利用所述优化目标数据对各个所述待优化变量进行Sobol敏感性分析，得到每个所述待优化变量对应的一阶影响指数以及各个总效应指数； 基于各个所述待优化变量对应的一阶影响指数以及各个总效应指数，将各个所述待优化变量按照敏感度以及交叉程度，划分为多个层级；其中，敏感度越高的所述待优化变量以及与其交叉程度满足阈值的所述待优化变量所属的层级越高； 利用所述组合优化模型按照层级顺序，依次对各个层级的所述待优化变量进行优化； 基于所述目标电机的优化目标，从最后一层优化后得到的各组所述待优化变量的优化结果中，选取出所述目标电机的各个所述待优化变量的最终优化结果。

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