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摘要：本发明公开了基于大语言模型和双存档策略动态多模态多目标优化方法，具体按照以下步骤实施：初始化参数；采用决策变量分析技术检测出独立的收敛相关决策变量集；利用一组在目标空间中分布良好的参考向量集R指导多样性档案的更新；更新收敛性存档AC和多样性存档AD；在满足循环条件时，实施环境变化监测策略；基于大语言模型的预测机制策略，产生相应个体，并分别对收敛性存档和多样性存档进行更新；从第一代到MaxGen代，从收敛性存档AC和多样性存档AD中选择个体作为父代，通过交叉和变异产生子代个体；对收敛性存档AC和多样性存档AD中的个体进行重组，得到最终解FS。本发明利用选择参数保留高质量的迁移解，动态地提升算法的协同进化效率和求解能力。
主权项：1.基于大语言模型和双存档策略动态多模态多目标优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、初始化参数；步骤2、采用决策变量分析技术检测出独立的收敛相关决策变量集；步骤3、利用一组在目标空间中分布良好的参考向量集R指导多样性档案的更新；步骤4、更新收敛性存档AC；步骤5、更新多样性存档AD；步骤6、在满足循环条件时，实施环境变化监测策略；步骤7、基于大语言模型的预测机制策略，产生相应个体，并分别对收敛性存档和多样性存档进行更新；步骤8、从第一代到MaxGen代，从收敛性存档AC和多样性存档AD中选择个体作为父代，通过交叉和变异产生子代个体；步骤9、对收敛性存档AC和多样性存档AD中的个体进行重组，得到最终解FS。
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百度查询： 西安理工大学 基于大语言模型和双存档策略动态多模态多目标优化方法
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