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！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种饲料配方优化方法、系统、装置和存储介质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：CN115809556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211555551.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种饲料配方优化方法、系统、装置和存储介质是由陈伟能;张智炫;詹志辉设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种饲料配方优化方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种饲料配方优化方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：确定饲料配方原料，以及原料对应的约束条件；构建饲料配方优化问题模型，并确定模型的优化目标；采用含构造法的分布估计算法和构造信息更新策略，对饲料配方优化问题模型进行处理，获得最终的饲料配方；其中，含构造法的分布估计算法在满足各项约束条件的基础上，求得多个营养价值最高同时原料成本最低的饲料配方；构造信息更新策略能利用父代种群中的饲料配方信息更新构造信息，引导构造式饲料配方生成法生成营养价值更大，同时原料成本更低，且满足各项约束条件的饲料配方。本发明能够高效地解决带复杂约束条件的饲料配方优化问题，可广泛应用于饲料配方领域。

本发明授权一种饲料配方优化方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种饲料配方优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定饲料配方原料，以及原料对应的约束条件； 构建饲料配方优化问题模型，并确定模型的优化目标； 采用含构造法的分布估计算法和构造信息更新策略，对饲料配方优化问题模型进行处理，获得最终的饲料配方； 其中，所述含构造法的分布估计算法在满足各项约束条件的基础上，求得多个营养价值最高同时原料成本最低的饲料配方；所述构造信息更新策略能利用父代种群中的饲料配方信息更新构造信息，引导构造式饲料配方生成法生成营养价值更大，同时原料成本更低，且满足各项约束条件的饲料配方； 所述采用含构造法的分布估计算法和构造信息更新策略，对饲料配方优化问题模型进行处理，包括： 将饲料配方优化问题表述为带有单一原料比例约束、原料大类比例约束与使用原料种数约束的带基数约束的组合优化问题，采用构造式饲料配方生成法与构造式比例分配，生成满足各项约束的饲料配方，构建分布估计算法的种群，采用非支配排序选择营养价值最大化与原料成本最小化的饲料配方； 所述含构造法的分布估计算法通过以下方式优化饲料配方： A1、初始化参数；初始化的参数包括：单一原料比例约束条件、原料大类比例约束条件、使用原料种数约束、信息素矩阵、比例均值向量、比例标准差向量、种群规模、迭代次数； A2、生成初始父代种群：基于构造式饲料配方生成法随机生成合法解构成父代种群，合法解的标准是满足单一原料比例约束条件、原料大类比例约束条件与使用原料种数约束； A3、生成子代种群：基于构造式饲料配方生成法随机生成合法解构成子代种群； A4、计算当前父代种群与子代种群中每个解代表饲料配方的营养价值与原料成本； A5、将当前父代种群与子代种群合并成为集合，并对集合基于营养价值和原料成本进行非支配排序确定每个解的非支配等级，根据非支配等级从小到大依次选择解构成新的父代种群； A6、根据新的父代种群中解的原料构成与比例信息，更新信息素矩阵、比例均值向量与比例标准差向量； A7、如果达到结束条件，则优化程序结束，输出当前父代种群中解所代表的饲料配方，否则回到步骤A3； 所述信息素矩阵用于表征种原料之间的关联强度，表示为： 矩阵中非对角线上的信息素初始值为1，即，对角线上信息素等于所处行最大的个信息素的均值，即； 所述比例均值向量用于表征每种原料使用比例的均值，每种原料的初始均值为每种原料使用比例上界与下界的中值，即； 所述比例标准差向量用于表征每种原料使用比例的分布，每种原料的初始标准差为每种原料使用比例区间长度的一半，即。

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华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381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。