申请/专利权人：中存大数据科技有限公司

申请日：2022-05-09

公开（公告）日：2022-09-13

公开（公告）号：CN115048690A

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.13#公开

摘要：本发明公开了一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法，包括确定水泥烧成过程中的优化变量、目标函数和限制条件；对优化过程中的最大迭代次数、初始步长、最小步长、步长衰减函数、步长扩增函数、曲率函数、初始方向集以及附加方向集进行初始化；进入循环迭代。本方法在确定了目标函数之后，根据所要调整的变量初设方向集并可选择地进行拓展，随后据其进行优化迭代。优点是：相比传统基于梯度的优化方法在目标函数形式复杂、梯度计算量较大甚至根本难以计算时，该方法无需梯度计算，一定程度上降低了优化计算量；相比进化算法，该法实际运行接近基于梯度的优化方法，运行速度较快、适用于水泥烧成系统优化这类需要即时优化的问题。

主权项：1.一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、确定水泥烧成过程中的优化变量、目标函数和限制条件；S2、对优化过程中的最大迭代次数、初始步长、最小步长、步长衰减函数、步长扩增函数、曲率函数、初始方向集以及附加方向集进行初始化；S3、判断当前迭代次数是否小于或等于最大迭代次数，若是则进入步骤S4；否则跳出当前循环进入步骤S7；S4、判断当前迭代步长是否小于最小步长，若是则跳出当前循环进入步骤S7；否则进入步骤S5；S5、依次检查方向集中的方向，确定是否存在某个方向使目标函数在此方向下降的比曲率函数更快，且同时满足限制条件；若是，则将当前迭代点移动至该点，同时将当前步长乘以步长扩增函数作为下次迭代步长，并返回步骤S3；否则进入步骤S6；S6、保持当前点为下次迭代点，同时将当前步长乘以衰减函数作为下次迭代步长，并的返回步骤S3；S7、返回当前迭代点作为优化结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中存大数据科技有限公司 一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法

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