买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司;中国第一汽车股份有限公司申请的专利基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统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：CN121580868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610098516.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统优化方法是由易守春;韩令海;毛占鑫;宫艳峰;付娜;陈国栋;刘磊设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及汽油机排气系统优化技术领域，公开了基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统优化方法，确定优化变量及约束条件；基于XGBoost算法构建汽油机排气系统中多种污染物排放的预测模型；初始化蜜蜂种群及相关参数；雇佣蜂阶段利用结合差分进化算法的搜索方程生成新个体并更新；观察蜂阶段依概率选择个体，用结合粒子群算法的搜索方程生成新个体并更新；侦查蜂阶段对超阈值个体重新初始化；迭代终止输出最优参数集；该方法旨在解决现有汽油机排气系统优化方法无法适应日益严格环保要求。

本发明授权基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多目标改进人工蜂群算法的汽油机排气系统优化方法，其特征在于，包括： S1、确定多个优化变量以及各优化变量的约束条件； S2、根据排气系统中多种污染物的排放控制为目标，构建用于预测多种污染物排放量的XGBoost预测模型； XGBoost预测模型包括： XGBoost预测模型的输入特征为排气歧管管径D、催化转化器载体体积V、消声器扩张腔容积及排气尾管长度L，四项优化参数的物理约束范围分别为：排气歧管管径D∈[35,60]mm，催化转化器载体体积V∈[1.2,2.5]L，消声器扩张腔容积∈[3.0,5.5]L，排气尾管长度L∈[400,800]mm； XGBoost预测模型的输出为汽油机在不同结构参数组合条件下的污染物排放预测结果，目标变量包括碳氢化合物、一氧化碳、氮氧化物和颗粒物四种污染物的排放量； 模型训练数据来源于台架试验或高保真发动机仿真系统，在涵盖典型工况下采集多个参数组合对应的结构输入及污染物排放结果数据，构建训练样本集； 模型训练包括：对原始数据集进行数据预处理操作，将预处理后数据划分为训练集和验证集，采用XGBoost回归算法分别对碳氢化合物、一氧化碳、氮氧化物和颗粒物构建四个独立预测子模型，设置的超参数包括学习率、最大树深、子采样比例和正则化参数，通过交叉验证优化模型性能并避免过拟合； 模型训练完成后，能够在输入任意一组合法结构参数D，V，，L的情况下，预测对应条件下碳氢化合物、一氧化碳、氮氧化物和颗粒物四类污染物的排放量，为后续基于多目标人工蜂群算法的优化步骤提供污染物排放量作为适应度评估输入； S3、初始化蜜蜂种群，在搜索空间内随机生成N个蜂群个体，每个蜂群个体对应一组优化变量参数，并设定人工蜂群算法参数，采用XGBoost预测模型计算每个蜂群个体对应的污染物排放量，并初始化外部存档集； S4、雇佣蜂阶段，利用结合差分进化算法改进的搜索方程生成新候选个体，增强局部搜索能力，并根据非支配排序与拥挤度评价更新个体； S5、观察蜂阶段，根据非支配排序与拥挤度计算每个个体被选择的概率，观察蜂以该概率选择个体进行搜索，使用结合粒子群算法改进的搜索方程生成新候选个体，并更新个体和外部存档集； S6、侦查蜂阶段，对于Trial值超过侦查蜂阈值的个体，使用随机生成策略重新初始化个体，确保非支配解集的完整性； S7、迭代终止，当迭代次数达到最大迭代次数时，迭代终止，输出外部存档集中的非支配解集作为最终全局最优参数集； 具体的，S4中，雇佣蜂阶段，对每个个体利用结合差分进化算法改进的搜索方程，生成新候选个体，雇佣蜂阶段的搜索方程为： ； 其中，为当前个体的第j维分量；为新生成的候选个体的第j维分量；为外部存档集中的最优非支配解的第j维分量；随机选择的一个个体的第j维分量；为随机选择的个体的第j维分量，该不同于当前个体；为随机因子，其取值范围为[-1,1]；为另一个随机因子，其取值范围为[-1,1]； 采用XGBoost预测模型计算候选个体的污染物排放量，并依据非支配排序与拥挤度评价更新个体：若候选个体优于当前个体，则替换原个体并重置Trial，否则Trial=Trial+1； S5中，观察蜂阶段，根据非支配排序与拥挤度计算每个个体被观察蜂选择的概率，概率计算公式为： ； 其中，为个体被观察蜂选择的概率；为个体的适应度值，基于非支配排序与拥挤度计算得到的综合度量；为群体中所有个体适应度值的总和；N为群体个体总数，是群体中第n个个体的适应度值；通过对n从1到N遍历并求和，得到整个群体适应度值的总和； 观察蜂以概率选择个体进行搜索，使用结合粒子群算法改进搜索方程生成新候选个体，观察蜂阶段的搜索方程为： ； 其中，为当前个体的第j维分量；为新生成的候选个体的第j维分量；为外部存档集中的最优非支配解的第j维分量；为随机选择的个体的第j维分量，该不同于当前个体；为随机因子，其取值范围为[-1,1]；为另一个随机因子，其取值范围为[-1,1]，它与类似； 采用XGBoost预测模型计算候选个体的污染物排放量，若候选个体优于当前个体，则进行替换并重置Trial，同时更新外部存档集以保持Pareto前沿解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国汽车工程研究院股份有限公司;中国第一汽车股份有限公司，其通讯地址为：401120 重庆市渝北区北部新区金渝大道9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。