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龙图腾网获悉玮博杰生物材料(浙江)有限公司申请的专利基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化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：CN120808929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511311082.6，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化方法是由蒋谦;王钢;蔡毅;王竹君设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体为基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化方法，该方法包括：构建一个由遗传算法作为生成器和工艺稳定性判别器的对抗性框架；利用失效路径推演模型定向生成虚拟失效数据，以解决数据稀疏问题并训练判别器；通过虚拟扰动单元量化候选工艺参数的鲁棒性风险，并将该风险作为遗传算法适应度函数的关键部分；同时，利用对判别器的可解释性分析结果指导遗传算法的变异方向。本发明通过上述方法，能够找到兼具高性能和高鲁棒性的工艺路径，显著提升了优化结果的工业实用性和决策效率。

本发明授权基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的聚己内酯多元醇合成路径优化方法，其特征在于，包括：一个作为生成器的遗传算法和一个工艺稳定性判别器； 利用历史合成数据训练失效路径推演模型，学习在给定失效模式标签的条件下，由反应温度、反应时间、单体与引发剂摩尔比，以及催化剂与引发剂摩尔比构成的合成参数的条件概率分布；并通过向所述失效路径推演模型输入失效模式标签，定向生成虚拟失效数据； 所述工艺稳定性判别器的训练步骤包括：将所述历史合成数据与所述虚拟失效数据进行合并，共同构成一个增强训练集；利用所述增强训练集，对所述工艺稳定性判别器进行有监督学习训练，使所述工艺稳定性判别器能够输入一组由反应温度、反应时间、单体与引发剂摩尔比以及催化剂与引发剂摩尔比构成的合成参数，并输出对应的失效风险概率； 所述失效路径推演模型包括： 一个正向扩散单元，通过一个马尔可夫链，将所述历史合成数据中的真实合成参数逐步添加高斯噪声，直至分布为标准正态分布； 一个条件去噪单元，为一个经训练的神经网络，在所述正向扩散过程的任一时间步，接收该时间步的含噪合成参数和所述失效模式标签作为共同输入，并预测出添加到该含噪合成参数上的噪声； 以及一个采样生成单元，用于从标准正态分布中采样一个初始噪声，并在所述失效模式标签的引导下，通过迭代调用所述条件去噪单元进行逐步去噪，逆向重构出所述虚拟失效数据； 对于由所述遗传算法生成的候选合成参数，通过虚拟扰动单元在候选合成参数的邻域内生成参数云；用所述工艺稳定性判别器评估所述参数云中扰动后参数点的失效风险值，构造策略波动性风险矩阵；并对所述策略波动性风险矩阵进行聚合处理，生成代表所述候选合成参数整体失效风险的鲁棒性风险指标； 所述虚拟扰动单元，具体为一个参数化的噪声生成模块： 针对所述候选合成参数中的每一个参数，根据一个与该参数物理特性相匹配的工艺容差范围，独立地从一个概率分布中进行多次随机采样，生成所述参数云，其中，所述工艺容差范围是基于历史生产数据的统计波动和或专家经验设定的； 将所述鲁棒性风险指标输入所述遗传算法的适应度函数，利用对所述工艺稳定性判别器的可解释性分析结果，指导所述遗传算法的变异算子，加速优化过程向鲁棒性最优解收敛； 所述可解释性分析结果是通过对所述工艺稳定性判别器应用SHAP分析方法，量化出每一个候选合成参数中的各参数对整体失效风险的正向和或负向贡献度；所述变异算子，具体为根据所述贡献度，动态调整对应参数基因的变异概率与变异方向，对产生正向风险贡献的参数施加反向变异，并提高参数的变异概率。

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