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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法和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：CN121145160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511698934.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法和系统是由罗仕鉴;于慧伶;张景森设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法和系统，属于智能设计与群体协同优化技术领域，包括：人类设计师与AI设计助手的各人智团队生成局部最佳方案，汇总后经去重、可行性预检与规范化处理得到局部最佳方案集合；对集合中每个方案进行多模态特征提取并融合为综合特征向量；利用由几何‑特征双域交叉算子改进的非支配排序遗传算法执行群体级多目标优化生成最优全局候选解集；通过AI和人类效用通道量化方案效用进而计算人机混合效用分数，排序得到最优解；评估整体质量与收敛性，选择最优解或综合质量最高方案作为最终优化方案。本发明实现了创新设计过程中群体智慧的优化融合，兼具创新性、可行性和一致性。

本发明授权一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人智团队协同进化的群智创新设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建包括人类设计师与AI设计助手的若干人智团队，用于生成多组候选方案并筛选出其中的局部最佳方案； 汇总所有局部最佳方案构建为局部最佳方案集合，经去重、可行性预检与规范化处理后，得到清洗后的局部最佳方案集合；所述规范化处理为对局部最佳方案进行图像、几何与文本模态的处理，以获得跨模态可比的数据表示； 对清洗后的局部最佳方案集合中的每个局部最佳方案进行包括视觉、几何和功能的多模态特征提取并融合为综合特征向量； 基于所有综合特征向量，利用由几何-特征双域交叉算子改进的非支配排序遗传算法执行群体级多目标优化，生成帕累托最优的全局候选解集；所述利用由几何-特征双域交叉算子改进的非支配排序遗传算法执行群体级多目标优化，包括：以所有局部最佳方案的综合特征向量的集合初始化包含多个全局候选解的种群；在迭代中，对父代个体执行交叉与变异操作，并引入几何-特征双域交叉算子，所述几何-特征双域交叉算子包括几何域融合与特征域融合两部分：在几何域，对于选定的两个父代方案分别使用关键点检测算法提取其设计几何中的关键特征点，然后对两方案的几何表面进行泊松重建融合，以保持子代几何的连续性和平滑过渡；在特征域，对两个父代的综合特征向量做加权插值，生成子代特征向量；将子代特征向量解码映射重构到设计变量空间，计算多目标函数与约束违背度以保证进化过程逐步逼近可行解空间；在每一代迭代中，基于非支配排序与拥挤度距离从合并种群中选择下一代个体，循环直至收敛； 分别通过AI效用通道和人类效用通道量化全局候选解集中每个方案的综合效用并自适应计算人机混合效用分数，基于该分数选取最优解； 对全局候选解集进行整体质量评估和收敛判定，得到综合质量最高的设计方案，选择最优解或综合质量最高的设计方案作为最终优化方案。

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