[發明專利]結合熱力學遺傳算法的多目標優化方法無效
| 申請號： | 201110312847.X | 申請日： | 2011-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN102360456A | 公開（公告）日： | 2012-02-22 |
| 發明（設計）人： | 胡靜 | 申請（專利權）人： | 上海電機學院 |
| 主分類號： | G06N3/12 | 分類號： | G06N3/12 |
| 代理公司： | 上海思微知識產權代理事務所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 鄭瑋 |
| 地址： | 200240 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 結合 熱力學 遺傳 算法 多目標 優化 方法 | ||
1.一種結合熱力學遺傳算法的多目標優化方法，其特征在于，所述方法包括如 下步驟：
步驟S1、初始化群體大小Np、進化的代數Ng、溫度T；
步驟S2、令t＝0，生成初始群體P(t＝0)；
步驟S3、在P(t)中選擇一個個體作為精英elite保留；
步驟S4、將群體P(t)中的個體隨機配對，應用交叉算子于所有配對個體 對得到Np個子代個體；然后對Np個父代個體和Np個子代個體進行變異操 作，得到一個包含2Np個個體的中間群體P`(t)；
步驟S5、令i＝1，P(t+1)＝{elite}；
步驟S6、令P(t+1，i，h)表示已選好的屬于P(t+1)的i-1個個體，以及屬于 中間群體P`(t)的第h個個體；計算群體P(t+1，i，h)的自由能F，其中h＝1，2，...， 2Np；
其中，Hk(i，h)＝-pk(i，h)log?pk(i，h)；
pk(i，h)是群體P`(t)中第h個個體和群體P(t+1)的第k個個體之間海明碼 距與個體編碼長度的比值；在群體P`(t)尋找h使得自由能F，F達到最小，并 將此第h個個體加入P(t+1)，作為群體P(t+1)的第i個個體；允許選擇相同的 個體；
步驟S7、令i＝i+1，如果i＜Np，跳轉到步驟S6；否則轉至步驟S8；
步驟S8、令t＝t+1，如果t＜Ng，跳轉到步驟S3，否則結束。
2.根據權利要求1所述的多目標優化方法，其特征在于：
所述步驟S2具體為：令t＝0，隨機生成初始群體P(t＝0)。
3.根據權利要求1所述的多目標優化方法，其特征在于：
所述方法作為圖像識別方法的一部分，或者作為語音識別方法的一部 分，或者作為數據挖掘方法的一部分，或者作為機器人控制方法的一部分。
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