公开(公告)号：CN120012840A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510105475.5

申请日：2025-01-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 丁转莲 ,  刘俊哲 ,  江锡宏

IPC: G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的稀疏大规模多目标优化方法，涉及大规模多目标优化技术领域，包括以下步骤：对大规模高维稀疏数据集进行预处理，以减少数据维度和噪声，同时确保优化过程中对稀疏区域的解空间探索不被忽略。本发明通过稀疏数据预处理、稀疏性控制机制和多轮对抗学习循环，提升生成对抗网络在多目标优化中的解集多样性和覆盖率，有效避免模式崩溃现象，使优化结果更全面。在处理高维稀疏数据时，通过特征提取、降维和动态学习率调整，降低计算复杂度，提升训练效率和稳定性，确保生成器能够均衡探索解空间的稀疏区域与高密度区域，为复杂决策场景提供高效可靠的技术支持。

公开(公告)号：CN119965844A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510049188.7

申请日：2025-01-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 丁转莲 ,  江锡宏 ,  刘俊哲

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/06 ,  H02J3/14 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开了基于进化算法的电网脆弱性多目标优化分析方法，涉及电网调度与优化技术领域，包括以下步骤：获取电网的历史负荷数据和相关的外部扰动信息，用于准确描述电网负荷的波动规律。本发明通过结合历史负荷数据和外部扰动信息，系统显著提高了电网负荷预测精度，减少了预测误差对调度的影响，优化了电网资源配置，避免了过载和设备故障，提升了电网的稳定性、可靠性和运行成本效益。同时，引入多目标优化模型和进化算法，系统在负荷分配、电网稳定性、成本控制和运行效率等方面实现综合优化。通过灵活调整调度策略，电网能够应对突发事件和高负荷情况，提高系统效率，降低成本，并保持高效稳定的运行。