[發明專利]一種基于云理論的模擬植物生長優化方法

有效

• 申請號: 201210514064.4
• 申請日: 2012-12-04
• 公開（公告）號: CN103020440A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發明（設計）人: 林濤;付紅軍;吳漢彬;孫建華;潘勵哲;李志恒;余光正;孫冉
• 申請（專利權）人: 河南省電力公司;武漢大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魯力

1.一種基于云理論的模擬植物生長優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，給出優化變量的初始值，即給出初始基點x⁰，并獲取對應的目標函數值f(x⁰)，并另最優解和對應的目標函數初值為X_min＝x⁰和F_min＝f(x⁰)；

步驟2，利用正向云模型尋找新生長點，即以初始基點為E_x，按照變步長E_n和精度H_e生成一組正態分布的生長點，計算各點生長素濃度，然后在基點的各個方向依次搜索滿足約束條件的生長點；

步驟3，獲取步驟2中各生長點中生長素濃度，選擇生長素濃度最大的點，如果同時該點即生長素濃度也大于0，則該點的生長空間最大即目標函數最優，若該點的的目標函數值小于F_min則置換F_min及X_min，若該點的目標函數若小于或等于F_min，則保留F_min及X_min；若選擇的生長素濃度最大的點，生長素濃度不大于0，表明不再有更優生長點出現，進入步驟4；

步驟4，若迭代次數達到規定值，或者連續N輪不再有更優的生長點出現，則執行步驟6，否則執行步驟5；

步驟5，選取步驟3中的最優點作為下一輪的生長基點，并執行步驟2；

步驟6，輸出X_min的值，即為最優解x^*＝X_min，以及最優值f^*＝F_min。

2.根據權利要求1所述的一種基于云理論的模擬植物生長優化方法，其特征在于，所述的步驟1中，依據生長基點獲取目標函數值是基于以下方法：設樹干M和樹枝m上分別有k個和l個生長點，即k個生長點S_M1,S_M2,…，S_Mk和l個生長點S_m1，S_m2,…，S_ml；每一個生長點上的形態素濃度分別為P_M1,P_M2,…，P_Mk和P_m1,P_m2,…，P_ml，則樹干及樹枝上各生長點形態素濃度值分別為：

PMi=f(x0)-f(SMi)Σi=1k[f(x0)-f(SMi)]+Σj=1l[f(x0)-f(Smj)]]]>式一；

PMj=f(x0)-f(SMj)Σi=1k[f(x0)-f(SMi)]+Σj=1l[f(x0)-f(Smj)]]]>式二；

式中：x₀為樹根所在點（初始基點）；f(x)表示所在點的背光函數（目標函數），受光越小，f(x)的函數值越大，該函數值隨著生長點的受光照的增大而減小，式一和式二的物理意義表明：各生長點形態素濃度的大小是由各點對于樹根的相對位置以及該位置的環境信息來決定的，真實刻畫了生長點形態素濃度值與環境條件之間的對應關系，與植物細胞的形態素濃度生成機理相一致，由式一和式二可推知：

Σi=1kΣj=1l(PMi+PMj)=1]]>式三；

因此樹干和樹枝上k+l個生長點的形態素濃度構成一個狀態空間，在新枝長成后，長出新枝的原生長點被取消，新枝中的生長點將發生變化，其計算公式是在式一和式二的基礎上加新枝上生長點的相關項，并刪去長出新枝的原生長點的相關項，該過程反復進行，知道滿足終止條件為止。