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龙图腾网获悉江西财经大学;江西联创光电科技股份有限公司申请的专利基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法及系统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：CN121787280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610254959.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法及系统是由李瑞友;廖文;伍锐;余红;刘荣强;许诗华;张勇设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法及系统，方法包括：根据阵元开关状态矩阵和激励幅度矩阵，构建在预设约束条件下以峰值旁瓣电平最小化为目标函数的阵列天线方向图优化模型；根据改进北极海鹦优化算法对阵列天线方向图优化模型进行求解，得到最低峰值旁瓣电平及阵元分布。针对传统稀疏布阵优化变量多、非线性强的特点，算法采用开关‑激励联合编码的稀疏矩阵策略，以阵元开关矩阵与激励幅度矩阵协同优化，显著压缩解空间维度，加快求解效率。

本发明授权基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进北极海鹦优化算法的稀疏面阵优化方法，其特征在于，包括： 根据阵元开关状态矩阵和激励幅度矩阵，构建在预设约束条件下以峰值旁瓣电平最小化为目标函数的阵列天线方向图优化模型； 根据改进北极海鹦优化算法对所述阵列天线方向图优化模型进行求解，得到最低峰值旁瓣电平及阵元分布，具体包括： 计算每种初始阵元分布的峰值旁瓣电平，得到当前最低峰值旁瓣电平及对应的最佳阵元分布； 在初始化阶段，采用基于Tent-Logistic-Cosine混沌映射的动态反向学习策略生成初始阵元分布，其中，所述基于Tent-Logistic-Cosine混沌映射的动态反向学习策略的表达式为： ， 式中，为通过随机生成的初始化种群，、均为分布在0到1之间的随机数，为反向初始种群，为当前问题的下限，为当前问题的上限； 所述Tent-Logistic-Cosine混沌映射的表达式为： ， 式中，为第i+1时刻北极海鹦的位置信息，为在0到1之间的随机数，为第i时刻北极海鹦的位置信息； 在迭代中期，根据空中飞行阶段规则与潜水觅食阶段规则更新阵元位置，并引入基于非线性混沌扰动自适应步长策略与分段变尺度凸透镜成像策略的深度融合策略，自适应调整变异概率； 在迭代末期，启动动态权重驱动的邻域-差异协同变异机制对阵元位置进行微调，计算更新后阵元分布的目标最低峰值旁瓣电平，若目标最低峰值旁瓣电平优于当前最低峰值旁瓣电平，则替换为更新后的阵元分布； 更新全局最优阵元分布及相应的最低峰值旁瓣电平； 判断是否满足终止条件，若否，则更新迭代次数并进行迭代，否则，输出全局最优阵元分布和每代最低峰值旁瓣电平。

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江西财经大学;江西联创光电科技股份有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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”。

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