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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种超参数自适应多目标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：CN119987939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510013218.9，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种超参数自适应多目标优化方法是由张晨;周祥龙;魏子重设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超参数自适应多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种超参数自适应多目标优化方法。该超参数自适应多目标优化方法，用户创建自定义Experiment实验资源，并验证；Experiment实验控制器创建Suggestion建议资源，执行改进的NSGA‑III超参优化；Trial试验控制器创建训练任务并启动训练；收集并存储目标指标，若满足结束条件，则输出最优超参解集，供决策者选择。该超参数自适应多目标优化方法，实现了针对AI训练平台的高效超参数优化，不仅提高了优化效率，还能自适应地根据训练环境的变化动态调整超参数配置，为大规模深度学习模型训练提供了智能、高效的解决方案。

本发明授权一种超参数自适应多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种超参数自适应多目标优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、用户创建自定义Experiment实验资源，并验证； 用户创建的自定义Experiment实验资源，包括以下信息： 超参数的搜索空间：定义需要优化的超参数的范围和类型，包括学习率，批量大小，隐藏层数量和每层神经元数量；各个超参数自定义设置为连续值、离散值或分类值； 目标指标：根据需求定义目标，包括准确率，训练时间和资源消耗，以及是否最大化或最小化目标指标； 优化算法：采用改进的非支配排序遗传算法NSGA-III搜索超参数； 并行度配置：定义能够同时运行的Trial试验数量，控制训练任务的并行性； 训练任务模板：定义每个训练任务的运行方式，包括Pod配置、镜像地址和启动命令； 将定义好的Experiment实验配置信息通过分布式训练平台的接口服务APIServer提交到Experiment实验控制器，基于ExperimentWebhook实验钩子验证自定义资源的正确性和完备性； 步骤S2、Experiment实验控制器创建Suggestion建议资源； 如果自定义资源的正确性和完备性验证通过，Experiment实验控制器将创建一个Suggestion建议资源，用于生成超参数解集； 步骤S3、执行改进的NSGA-III超参优化； Suggestion建议控制器检查改进的非支配排序遗传算法NSGA-III服务资源是否就绪； 如果改进的非支配排序遗传算法NSGA-III服务状态表示能够提供服务，则Suggestion建议控制器基于非支配排序遗传算法NSGA-III生成新的超参数解集，并将其写入Suggestion建议资源的建议状态status.suggestions字段中； 步骤S4、Trial试验控制器生成训练任务，并启动训练； Trial试验控制器根据自定义Experiment实验资源中的训练任务的模板为每个Trial试验创建实际的训练任务，即KubernetesJob作业或Pod实例，并将该训练任务提交到Kubernetes集群运行； 步骤S5、MetricsCollector指标收集器收集目标指标并存储； MetricsCollector指标收集器收集指标并存储于Katib超参数优化框架的后端数据库中； 步骤S6、若满足结束条件，则输出最优超参解集； 当训练任务结束后，Trial试验控制器更新该训练任务的Trial试验资源状态； 当一个Trial试验资源使用结束时，Suggestion建议控制器根据当前的实验结果更新搜索策略生成新的超参数解集，并将更新后的超参数解集写入Suggestion建议资源的建议状态status.suggestions字段中，供下一轮Trial试验使用； 调优流程重复进行多轮迭代，生成新的Trial实验任务并运行，直到满足预先制定的终止条件； 当Experiment实验资源满足结束条件时，结束运行，将最优超参数解集写入到Experiment实验资源status.paretoOptimalTrials字段中。

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