（一）成果简介

本成果在国家重点研发计划、国家自然科学基金和省级自然科学基金等重大项目支持下，依托于多维智能感知与控制江西省重点实验室、江西理工大学智能制造工程研究院，围绕进化算法中搜索策略和适应度景观协同优化理论与方法进行了深入研究和实际复杂优化问题求解。成果团队共25人，其中成果负责人李伟博士为江西理工大学信息工程学院副院长，国家自然科学基金通信评审专家，江西省科技项目评审专家，江西省高新技术企业认定评审专家，赣州数字经济研究院专家，赣州市南康区数字经济发展顾问，主要从事智能计算、进化算法、进化深度学习及智能优化等理论与应用研究。他主持国家自然科学基金、省部级科研项目5余项，参与完成国家、省部级以上科研项目20余项，以第一作者在高水平期刊发表高水平论文30余篇，其中多篇论文位列JCR一区 Top期刊、国内高质量卓越期刊。

技术优势：成果研究的技术方法都是基于问题驱动，可以更准确地理解问题，找到更优的解决方案。所提方法可以自动化地进行问题求解和优化过程，减少人工干预和手动调整的需求，这种自动化能够节省时间和成本，提高工作效率，并且可以实时响应变化的环境；所提方法具有一定的适应性，能够根据环境变化和问题的不同自适应地调整优化策略和参数，这种适应性使得智能优化方法更具鲁棒性，能够应对复杂多变的实际应用场景；所提方法可以利用并行化和分布式计算技术实现对大规模问题的高效求解，通过将计算任务分解为多个子任务并行处理，可以加速优化过程，提高求解效率。

技术创新点：

创新点之一：复杂优化问题中动态种群进化搜索机制。成果研究发现了种群进化过程中搜索能力差异特性，提出了启发式平滑搜索、自适应搜索、邻域差分变异以及复杂网络拓扑等搜索策略，构建了动态种群进化搜索策略库。

创新点之二：动态复杂环境下适应度景观特征映射机理。研究引入信息熵量化复杂优化问题的景观粗糙度特征，发现了适应度景观特征与搜索空间域分布的复杂机理，实现了适应度景观策略映射全局搜索域分布。

创新点之三：进化搜索与适应度景观融合的协同优化方法。研究发现了局部景观单峰多峰特征和进化搜索之间可转化为条件概率分布的关系，设计了基于适应度景观的最优策略概率选择方案。

技术成熟度：通过小试

知识产权情况：受理发明专利4项、计算机软件著作权2项。

（二）应用情况

本成果之一：依托江西赣州南康区家具产业制造集群，针对区域特色的智能制造产业，深入赣州南康区家具生产企业，以板式家具的边架与实木家具的实木柜为例，收集和清洗家具生产真实数据，构建实际作业车间调度优化模型，形成作业车间调度问题的最优方案。

本成果之二：项目团队前往新余钢铁集团生产现场，与全国五一劳动奖章获得者聂绍昌深入研讨，对新余钢铁集团中烧结工艺的配料环节进行优化研究，具体分析了烧结过程配方中参数与生产成本之间的关系，提出了基于多样性控制的差分进化优化算法对配料优化模型进行求解，并验证优化结果的准确性和可行性。

（三 ）市场化前景

成果相关工作积极帮助企业优化产品生产过程，提升实体制造业生产车间制造效率，保障制造集群经济效益，为实现我省制造业高端化、智能化和绿色化发展提供技术支撑和研究积累。

  http://jyt.jiangxi.gov.cn/art/2024/12/17/art_84449_5088472.html