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龍圖騰網恭喜聊城大學申請的專利基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118966474B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411441618.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法是由賈仰理;徐超;張振領;鄒溫強;孟磊磊設計研發完成，并于2024-10-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及城市供暖系統優化控制技術領域，特別是屬于一種基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法。包括步驟1，初始化算法參數；步驟2，初始化種群；步驟3，利用自適應搜索平衡策略，動態選擇執行趨利避害策略和Q?learning指導的局部搜索兩種方式更新解；步驟4，更新當前種群中的最優解，判斷是否到達算法終止條件，若滿足，算法進化結束，輸出找到的全局最優解及其對應的供熱能耗，否則執行步驟3。本發明解決了二次管網供暖系統平衡閥開度優化問題，具有降低能耗，減少運營成本，提高能源使用效率的積極效果。

本發明授權基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進型Jaya算法的供暖系統平衡閥優化方法，其特征在于，包括以下步驟，步驟1，初始化算法參數，設置種群大小PS，算法進化過程中的最大迭代次數以及種群中每個個體允許未進化次數的閾值，其中，種群中包含解的數量，對應二次管網供暖系統中平衡閥配置的解決方案數量；閾值表示迭代過程中平衡閥配置解決方案未使供熱能耗減少次數的上限；步驟2，初始化種群，通過使用基于平衡閥開度序列的表示方法進行編碼，混合使用隨機策略和線性間隔策略生成種群的第1個解，采用置亂規則生成種群剩余的PS-1個解，種群中總共PS個解；步驟3，利用自適應搜索平衡策略，動態選擇執行趨利避害策略、Q-learning指導的局部搜索兩種方式更新解；其中，采用自適應的搜索平衡策略進行解的動態更新，具體過程包括，早期階段通過趨利避害策略更新解；中期階段結合趨利避害策略和Q-learning指導的局部搜索，調整當前解，其中，趨利避害策略和Q-learning指導的局部搜索按照策略選擇比例混合使用，通過公式生成，其中為算法當前的迭代次數，為算法的總迭代次數，為調整因子，用于增大算法陷入局部最優時的值，若則執行趨利避害策略，否則執行Q-learning指導的局部搜索，為之間的隨機數，在本階段，若當前解在連續次迭代中未出現性能改進，則判定當前解已陷入局部最優，算法會自動增大的值，從而增加趨利避害策略的使用頻率，以跳出局部最優狀態；后期階段采用Q-learning指導的局部搜索進行解的優化；趨利避害策略包括調整每個平衡閥的開度，從種群中確定當前最優解和最差解，并通過減少與最差解的相似性同時增加與最優解的接近程度來更新當前解，更新方式，其中，和為之間均勻分布的隨機數，為新生成的解中第個平衡閥開度，為當前解中第個平衡閥的開度，和為種群中最優解和最差解中第個平衡閥的開度，更新完成后生成新解，若新生成的解的能耗小于當前解，則用新解替換當前解；Q-learning指導局部搜索使用的元素包括狀態、動作、獎勵和Q值，其中，狀態為當前供熱系統中平衡閥的開度配置；動作為要選擇的3種鄰域算子；獎勵為基于所選動作的節能效果，即采取動作后系統能效的提升程度；Q值用于評估在當前平衡閥開度配置下采取動作后的供熱節能效果，指導決策以實現最優的閥門調整策略；Q-learning指導的局部搜索包括三種鄰域算子，即分段算子、變異算子和交叉算子，其中，分段算子的具體操作為，針對當前解，設定分段長度及起始下標，從起始下標開始，對分段內每個平衡閥開度按照調整公式進行調整，其中為調整后的第個平衡閥開度，為當前解中第個平衡閥開度，為之間的隨機數，為調整步長，用于控制平衡閥的調整幅度，分段內平衡閥調整完成后，生成新的解，若的供熱能耗更低，則替換種群中的當前解；變異算子的具體操作為，針對當前解，確定要變異開度的平衡閥數量b，并隨機選擇對應數量的平衡閥，其中，平衡閥數量b的范圍大于0，且不大于總平衡閥數量的12，通過公式對b個平衡閥進行調整，用于生成之間的隨機平衡閥開度，為變異后的第個平衡閥的開度，b個平衡閥調整完成后，生成新的解，若的供熱能耗更低，則用替換種群中的當前解；交叉算子的具體操作為，隨機選擇種群中另一個解作為與當前解進行交叉的參考解，然后確定要交換開度的平衡閥數量c，且要交換開度的平衡閥數量c不超過總平衡閥數量的15，然后，隨機選擇一個交叉下標，將當前解交叉下標處平衡閥開度與參考解交叉下標處平衡閥開度進行交換，要交換開度的c個平衡閥交換完成后，生成新的解，若的供熱能耗更低，則用替換種群中的當前解；步驟4，更新當前種群中的最優解，判斷是否到達最大迭代次數，若滿足則進化結束，輸出最優解及最優解對應的最小供熱能耗，反之執行步驟3。

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