[發(fā)明專利]一種梯度粒子群混合優(yōu)化方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201410206193.6 | 申請(qǐng)日: | 2014-05-15 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN105095960A | 公開(kāi)(公告)日: | 2015-11-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 朱童;林正良;周單;胡華鋒;張克非;陳蕾 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中國(guó)石油化工股份有限公司;中國(guó)石油化工股份有限公司石油物探技術(shù)研究院 |
| 主分類號(hào): | G06N3/00 | 分類號(hào): | G06N3/00 |
| 代理公司: | 北京思創(chuàng)畢升專利事務(wù)所 11218 | 代理人: | 郭韞 |
| 地址: | 100728 北*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 梯度 粒子 混合 優(yōu)化 方法 | ||
1.一種梯度粒子群混合優(yōu)化方法,其特征在于:所述方法包括:
步驟1,初始化一種群粒子,賦予隨機(jī)位置和速度,置k:=0;
步驟2,計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值
步驟3,將與當(dāng)前最好位置pj的適應(yīng)度值fitness(pj)比較,若優(yōu)于fitness(pj),則將該粒子賦值為pj,然后轉(zhuǎn)入步驟4;否則進(jìn)入步驟4;
步驟4,將與全局經(jīng)歷的最好位置pg的適應(yīng)度值fitness(pg)比較,若優(yōu)于fitness(pg),則將該粒子賦值為pg,然后轉(zhuǎn)入步驟5;否則進(jìn)入步驟5;
步驟5,用式(1)、式(2)計(jì)算粒子的速度和位置其中:j=1,2,...,m,m為種群內(nèi)粒子個(gè)數(shù):
vis(t+1)=ω·vis(t)+c1r1(pis(t)-xis(t))+c2r2(pgs(t)-xis(t))
(1)
xis(t+1)=xis(t)+vis(t+1)
(2);
步驟6,若達(dá)到預(yù)設(shè)梯度算法啟動(dòng)條件,返回全局最優(yōu)個(gè)體pg,轉(zhuǎn)向步驟7;否則,k:=k+1,轉(zhuǎn)步驟2;
步驟7,進(jìn)行梯度算法:以步驟6返回的pg為梯度算法的初始點(diǎn),進(jìn)行迭代;
步驟8,若達(dá)到終止條件,則結(jié)束,輸出當(dāng)前結(jié)果作為所求問(wèn)題的最優(yōu)解;否則轉(zhuǎn)步驟7。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的梯度粒子群混合優(yōu)化算法,其特征在于:所述步驟2中的適應(yīng)度值為待求問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的梯度粒子群混合優(yōu)化方法,其特征在于:所述步驟3中的當(dāng)前最好位置pj是指粒子群算法里當(dāng)次迭代的最優(yōu)解;
所述步驟4中的全局經(jīng)歷的最好位置pg是指粒子群算法里整個(gè)所有迭代過(guò)程中的最優(yōu)解。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的梯度粒子群混合優(yōu)化算法,其特征在于:所述步驟8中的終止條件為:終止誤差ε>0或達(dá)到設(shè)定的最大迭代次數(shù)。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國(guó)石油化工股份有限公司;中國(guó)石油化工股份有限公司石油物探技術(shù)研究院,未經(jīng)中國(guó)石油化工股份有限公司;中國(guó)石油化工股份有限公司石油物探技術(shù)研究院許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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