[发明专利]基于参数优化来制备产品的方法

权利要求书

1.一种基于参数优化来制备产品的方法，其特征在于包括步骤：

1)基于待优化的参数的优化目标、及约束条件形成以待优化的参数为自变量的拉格朗日函数；

2)对所述拉格朗日函数，采用自适应退火算法进行参数的优化，以获得待优化的参数的优化解；

3)基于所获得的待优化的参数的优化解来制备相应产品。

2.如权利要求1所述的基于参数优化来制备产品的方法，其特征在于：对于待优化的参数：x＝(x₁，x₂...x_n)，其中，A_i≤x_i≤B_i，i＝1，2......n，优化目标为：最小化f(x₁，x₂...x_n)，约束条件包括：h(x)＝[h₁(x)，h₂(x)，...h_m(x)]＝0及g(x)＝[g₁(x)，g₂(x)，...g_l(x)]≤0，则形成的拉格朗日函数为：L(x，λ)＝f(x)+H(x，λ)+G(x，λ)，其中，

λ和r为拉格朗日乘子。

3.如权利要求1所述的基于参数优化来制备产品的方法，其特征在于：对于待优化的参数：x＝(x₁，x₂...x_n)，其中，A_i≤x_i≤B_i，i＝1，2......n，所述步骤2)包括：按照以下方式确定下一次迭代变量：x_i，k+1＝x_i，k+y_i(B_i-A_i)，其中，y_i∈[-1，1]，x_i，k为当前迭代变量。

4.如权利要求3所述的基于参数优化来制备产品的方法，其特征在于：基于概率密度函数为：

来确定下一次迭代变量中的因子y_i，其中，退火温度T_i(k)＝T_0i exp(-c_ik^1/D)，C_i＝m_i exp(-n_i/D)，T_0i为初始温度，m_i、n_i均预先设定，D为优化自由度。

5.如权利要求4所述的基于参数优化来制备产品的方法，其特征在于：所述步骤2)还包括：当迭代进行预设次数后，基于以下方式来调整退火温度：

对每一个待优化的变量求出拉格朗日函数的微分s_i：

si=∂L∂xi]]>

基于微分的最大值s_max＝max(S₁，S₂..S_n)来计算退火温度，即：

将k＝s_max/s_i代入T_i(k)＝T_0i exp(-c_ik^1/D)进行计算来获得T_i(k)。