公开(公告)号：CN120012956A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510150371.6

申请日：2025-02-11

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 李丙栋 ,  石辕 ,  周爱民

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06F40/186 ,  G06N3/10

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的动态调度策略生成方法及装置，利用大语言模型的自然语言处理能力，生成和完善调度启发式算法，通过基于大语言模型的初始化方法、基于大语言模型的知识提取方法以及基于大语言模型的排序选择方法，使得能够以自然语言描述的复杂调度要求，从而无需大量人工干预即可快速调整以适应不断变化的参数，这不仅增强了调度算法的灵活性，还最大限度地减轻了遗传编程方法的计算负担，最终实现了动态调度效果的提升。

公开(公告)号：CN114357869A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111581871.3

申请日：2021-12-22

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 郝昊 ,  周爱民 ,  钱鸿 ,  邵非 ,  李丙栋 ,  王帅

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于数据关系学习和预测的代理模型设计方法，用于提高多目标演化算法的求解效率。其特点是将演化算法中的个体构造为关系对，并利用集成分类学习的方法学习关系数据特征，然后指导演化算法的搜索过程。本发明可以利用已有数据构造高保真的代理模型，并对未知数据提供高鲁棒性的预测结果。在极端有限的计算量下，本发明可以辅助演化算法对问题进行求解。与现有方法相比，本发明首次将数据关系用于代理模型构造，同时表现出更高的建模准确性和预测鲁棒性。在工业优化优化领域，该方法可以用百秒量级的建模与预测成本替代高代价的真实模型评估。将优化成本降低为原优化过程的十分之一内，将优化效率提高10倍以上。