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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健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：CN116227355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310229752.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健优化方法是由梅发斌;杨文英;孟繁淞;潘宇航;鲍家璇;翟国富设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健优化方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、确定输入参数，设置获取目标函数值fxc,xn的仿真模型接口；步骤2、通过试验设计方法生成初始种群Pg；步骤3、评估种群中的个体所对应的目标函数的值；步骤4、进入主优化循环，循环迭代至迭代次数达到Gmax；步骤5、输出全局最优解。本发明基于极小极大或极大极小嵌套优化的思想对稳健优化问题进行建模，采用协同进化策略与高效全局优化相结合的方式对问题进行求解，高效全局优化算法能够提高稳健优化的效率，使得本发明能够完成工程设计中，目标函数没有封闭形式或者计算成本较高的稳健优化问题求解。

本发明授权一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高效全局优化的考虑最坏情况的稳健优化方法，其特征在于所述方法首先建立三相交流接触器的仿真模型，该仿真模型以一组确定的控制因素与干扰因素作为输入，然后执行以下步骤：步骤1、确定输入参数，设置获取目标函数值fxc,xn的仿真模型接口；步骤2、通过试验设计方法生成初始种群Pg，Pg＝{xc,1,g,xn,1,g,...,xc,N,g,xn,N,g}，其中，Pg表示第g次迭代后的种群，xc,N,g,xn,N,g是一组数组表示种群Pg中的第N个个体，xc,N,g和xn,N,g分别表示个体的控制因素和干扰因素，控制因素有：启动线圈匝数，保持线圈匝数，启动线圈电阻，保持线圈电阻，反力弹簧长度，超程弹簧长度，反力弹簧初始长度，超程弹簧初始长度，反力弹簧刚度，超程弹簧刚度；干扰因素有：最大转角，开距，环境温度；步骤3、评估种群中的个体所对应的目标函数的值；步骤4、进入主优化循环，循环迭代至迭代次数达到Gmax，循环内具体执行步骤如下：步骤41、按照种群中个体所对应的目标函数值对个体进行排序，其中：排序第一的个体所对应的目标函数值是最优值，排序最后的个体所对应的目标函数值是最劣值；步骤42、执行基于克里金方法与预期改进方法的全局优化算法更新干扰因素种群，具体执行步骤如下：步骤421、读取种群中排序第一的个体xc,1st,g,xn,1st,g及其对应的目标函数值；步骤422、在干扰因素的可行域Xn内进行试验设计生成Nn个新的干扰因素；步骤423、将所生成的干扰因素与xc,1st,g组合生成Nn个新的个体，并计算其所对应的目标函数值；步骤424、基于克里金方法与预期改进方法，利用所得到的Nn个新个体与个体xc,1st,g,xn,1st,g，及它们所对应的目标函数值，数据累加迭代地寻找xc,1st,g,xn,更优,g使得fxc,1st,g,xn,1st,g比fxc,1st,g,xn,更优,g更优，直至对目标函数的计算次数达到tmax；步骤425、用所寻找的干扰因素xn,更优,g替换种群Pg中排序前α的个体的干扰因素；步骤426、计算所更新的α个个体的目标函数值；步骤427、输出更新后的种群Pg；步骤43、读取种群中排序第一的个体作为全局最优解；步骤44、执行差分进化算法更新控制因素种群；步骤5、输出全局最优解，即最优的控制因素设计方案。

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