公开(公告)号：CN114357874B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202111604734.7

申请日：2021-12-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈伟能 ,  马鑫鑫 ,  钟竞辉 ,  魏凤凤

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/18 ,  G06N3/126 ,  G06Q50/06 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明公开了一种运用差分演化和分治算法优化大规模多源供水管网的方法，包括以下步骤：基于流行方向将供水管网优化问题分解成Ns个子问题；对Ns个子问题的种群进行初始化，同时初始对应的各个子问题的差分演化的优化器；对于每个解进行变异操作计算变异向量；对变异后的解进行交叉操作；最后选择子代；每个子问题的种群保留一个截止到目前最优的解；迭代所有子问题后更新全局最优解。

公开(公告)号：CN118467496A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410470862.4

申请日：2024-04-18

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈伟能 ,  范崇炅 ,  魏凤凤 ,  邱文锦

IPC: G06F16/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型增强的数据库智能参数调优系统，包括：大语言模型辅助模块，利用大语言模型在数据库领域丰富的先验知识和大语言模型的强大推理生成能力，来辅助和增强调优系统的能力；参数配置推荐模块，用于根据当前的调优场景，基于大语言模型的辅助，以智能高效的方式，自动的地推荐最具潜力的数据库参数配置；参数配置评估模块，用于在数据库调优过程中，对推荐的参数配置进行性能评估，以获取其具体性能数值。本发明将人工智能大语言模型技术与数据库优化相结合，突破传统数据库参数调优系统难以应对多种工作负载且调优所需资源开销高昂的局限性，充分捕获数据库参数之间的异构特性，增强数据库系统的调优效果。

公开(公告)号：CN114357874A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111604734.7

申请日：2021-12-24

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈伟能 ,  马鑫鑫 ,  钟竞辉 ,  魏凤凤

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/12 ,  G06Q50/06 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明公开了一种运用差分演化和分治算法优化大规模多源供水管网的方法，包括以下步骤：基于流行方向将供水管网优化问题分解成Ns个子问题；对Ns个子问题的种群进行初始化，同时初始对应的各个子问题的差分演化的优化器；对于每个解进行变异操作计算变异向量；对变异后的解进行交叉操作；最后选择子代；每个子问题的种群保留一个截止到目前最优的解；迭代所有子问题后更新全局最优解。

公开(公告)号：CN119863920A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411682094.5

申请日：2024-11-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈伟能 ,  万蓉 ,  魏凤凤 ,  史宣莉

IPC: G08G1/01 ,  H04L67/12 ,  H04L67/1087 ,  G06N3/126 ,  G06Q50/40 ,  G16Y10/40 ,  G16Y20/00 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/20

Abstract: 本发明公开了一种基于小生境遗传算法的多模态车联网拥堵传播优化方法，包括下述步骤：获取车联网信息；以车联网信息对车联网拥堵传播影响力最大化问题进行数学建模，分别得到拥堵传播动态机制和以车联网拥堵路段数目最大化的目标函数；采用基于适应度共享的小生境技术的遗传算法，以车联网拥堵路段数目最大化为优化目标，计算出多个异构的能使车联网拥堵路段数目最大化的拥堵路段组合。本发明解决了现有的局限于仅生成单一使路网拥堵状态影响最大化的路段组合的问题，基于适应度共享的小生境技术的遗传算法和能在单次演化过程对车联网拥堵传播影响力最大化问题提供多个异构且表现优秀的路段组合。

公开(公告)号：CN115935513A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211578229.4

申请日：2022-12-06

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈伟能 ,  魏凤凤 ,  钟竞辉

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种汽车结构优化方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取汽车结构优化的历史数据；其中，所述历史数据包括结构参数、对应结构的性能模拟测试结果；根据历史数据对汽车结构优化问题进行数学建模，确定模型的优化目标；其中，以汽车重量最小、安全性最高作为优化目标；采用分类模型辅助的分层粒子群优化算法对数学模型进行优化处理，获得汽车重量最小、安全性最高的结构设计参数。本发明利用分类模型预测代替演化过程中大部分汽车结构性能模拟，以分类结果驱动分层粒子群演化，解决了现有技术中由于搜索空间大，评估耗时长而导致的汽车结构优化结果差，搜索效率低的问题。本发明可广泛应用于演化计算和工业汽车结构设计两大领域。