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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由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：CN120768827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511251763.8，技术领域涉及：H04L45/12；该发明授权基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由方法是由刘帅;李文峰;张叶;周钰滨;赵康僆设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由方法。首先，在目标水域布设传感器节点并组网，采用分段结构对源节点至目标节点的可行路径进行编码；其次，构建路由多目标适应度函数，并引入动态权重函数形成综合适应度指标；最后，利用改进非支配排序遗传算法对种群进行等级划分，通过交叉与变异操作探索更优路径；并设计参考点精英选择策略，提升解集在目标空间的覆盖性，直到算法收敛后输出最优路由路径。本发明能够实现不同优化目标间的动态平衡，在降低能耗和时延的同时兼顾链路质量，从而提升网络路由性能。

本发明授权基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进非支配排序遗传算法的水下多目标路由方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在目标水域布设传感器节点并组网，采用分段结构对源节点至目标节点的可行路径进行编码； S2：构建路由多目标适应度函数，并引入动态权重函数形成综合适应度指标，具体如下： S2-1：构建路由多目标适应度函数： 多目标适应度函数包含总路由能耗函数，总路由时延函数，总路由链路质 量损耗函数三个目标适应度函数，如下式所示： 其中，为第个节点到第+1个节点的路由能耗，为第个节点到第+1个节点的路由时延，为第个节点到第+1个节点的路由链路质量损 耗； S2-2：引入动态权重函数形成综合适应度指标： 引入动态权重函数，对多目标适应度函数进行自适应融合，形成综合适应度指标 其中，为随迭次数动态调整的路由能耗权重函数，随迭次数动态调整的 路由时延权重函数，随迭次数动态调整的路由链路质量损耗权重函数，且满足，并设置以下变权策略： 其中，和分别路由能耗权重函数的最大值和最小值；和分别路由 时延权重函数的最大值和最小值；为最大迭代次数； S3：利用改进非支配排序遗传算法对种群进行等级划分，并通过交叉与变异操作探索更优路径，具体如下： S3-1：利用改进非支配排序遗传算法对种群进行等级划分： 利用改进非支配排序遗传算法对由染色体个体组成的父代种群进行等级划分，将所 有不被任何解支配的染色体个体组成前沿； S3-2：通过交叉与变异操作探索更优路径： ①交叉：使用部分匹配交叉在保持源节点不变的前提下，交换父代种群中两条染 色体个体的中间路径编码，并执行路径修复，得到交叉操作后的两条子代染色体个体； ②变异：在父代种群的一条染色体个体中，随机选择一个非源节点的中继节点，以 变异概率将其替换为另一邻居节点，并执行路径修复，得到变异操作后的一条子代染色 体个体，变异概率随染色体个体等级自适应调整，计算公式为： 其中，为个体排序等级，分别为个体排序等级的最大值和最小值，分别为变异概率的最大值和最小值； 将S1-2中第一路径编码分段、第二路径编码分段、第三路径编码分段间的交叉与变异 操作独立进行，且执行路径修复后的子代染色体个体需要仍为有向图上的可行路 径； S4：设计参考点精英选择策略，提升解集在目标空间的覆盖性，直到算法收敛后输出最优路由路径。

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