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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法及系统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：CN118820554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202410837848.3，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法及系统是由汪云海;薛明亮;王智;王一凡设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法及系统，获取图数据，为所述图数据生成一个初始图布局结果；计算图中任意一对节点之间的最短路径长度；获取用户对于给定图数据的指定的图可读性指标，根据基于参数自动搜索的图布局优化方法产生满足指定图可读性指标的图布局结果；将已求解的力模型重用到新的图数据上，生成布局结果；获取用户对布局结果中感兴趣的子图的选择结果，对选择结果所对应的子图进行局部优化。本发明能够同时满足根据指定的图可读性指标和美学准则生成对应的可视化结果，以便更好地展示数据的结构特征；同时允许用户根据需求进行以分析任务为中心的交互式数据探索。

本发明授权一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法，其特征是，包括以下步骤： 获取图数据，为所述图数据生成一个初始图布局结果； 计算图中任意一对节点之间的最短路径长度； 获取用户对于给定图数据的指定的图可读性指标，根据基于参数自动搜索的图布局优化方法产生满足指定图可读性指标的图布局结果； 将已求解的力模型重用到新的图数据上，生成布局结果； 获取用户对布局结果中感兴趣的子图的选择结果，对选择结果所对应的子图进行局部优化； 根据基于参数自动搜索的图布局优化方法产生满足指定图可读性指标的图布局结果的具体过程包括： 根据给定的加权图可读性指标，计算图可读性指标的损失函数； 利用引力和斥力相关参数描述图布局力模型； 利用随机梯度下降迭代求解所述力模型，得到具有最小损失函数的布局； 搜索最优的模型参数优化图布局结果； 根据给定的加权图可读性指标，计算图可读性指标的损失函数的过程包括：针对给定图数据以及指定的m个加权图可读性指标LiX，布局X关于这一组加权指标的损失函数值ψX使用如下公式进行计算： ； 给定的为图可读性指标包括应力误差、邻域保全度、边交叉度和理想边长中的若干，为相应项指标的权重； 利用引力和斥力相关参数描述图布局力模型的过程包括，所述图布局力模型支持定义任意项力的组合，每一项力包括力的范围、力的权重和力的指数，设置引力和斥力都施加到图中任意两个节点之间，构建图布局力模型的能量函数，所述能量函数为关于模型参数θ的函数； 搜索最优的模型参数优化图布局结果的具体过程包括：搜索模型参数θ的问题表述为一个统一优化问题，问题被定义为，根据指标ψ寻找一个具有适当参数θ的力模型，该力模型能够产生一个关于对应指标最低损失函数ψ的布局X： 对于这个优化问题，通过迭代交替更新布局X和更新θ来不断提高布局质量，将初始化参数θ和布局X，代入力模型中，通过求解力模型得到一个新的布局，然后用来更新，并重复这个过程，直到损失函数ψX达到收敛； 对于不存在解析偏导数的可读性指标，基于力模型参数自动搜索的图布局优化方法使用数值偏导数近似解析偏导数，通过在参数的每个维度上进行添加一增量估计可读性指标的目标函数关于该参数的偏导数，使用前向差分方式计算数值偏导数，且计算过程中，使用模拟退火的冷却时间表调整。

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