[發明專利]一種梯度粒子群混合優化方法

在審

• 申請號: 201410206193.6
• 申請日: 2014-05-15
• 公開（公告）號: CN105095960A
• 公開（公告）日: 2015-11-25
• 發明（設計）人: 朱童;林正良;周單;胡華鋒;張克非;陳蕾
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油物探技術研究院
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00
• 代理公司: 北京思創畢升專利事務所 11218
• 代理人: 郭韞

1.一種梯度粒子群混合優化方法，其特征在于：所述方法包括：

步驟1，初始化一種群粒子，賦予隨機位置和速度，置k：＝0；

步驟2，計算每個粒子的適應度值

步驟3，將與當前最好位置p_j的適應度值fitness(p_j)比較，若優于fitness(p_j)，則將該粒子賦值為p_j，然后轉入步驟4；否則進入步驟4；

步驟4，將與全局經歷的最好位置p_g的適應度值fitness(p_g)比較，若優于fitness(p_g)，則將該粒子賦值為p_g，然后轉入步驟5；否則進入步驟5；

步驟5，用式(1)、式(2)計算粒子的速度和位置其中：j＝1，2，...，m，m為種群內粒子個數：

v_is(t+1)＝ω·v_is(t)+c₁r₁(p_is(t)-x_is(t))+c₂r₂(p_gs(t)-x_is(t))

(1)

x_is(t+1)＝x_is(t)+v_is(t+1)

(2)；

步驟6，若達到預設梯度算法啟動條件，返回全局最優個體p_g，轉向步驟7；否則，k：＝k+1，轉步驟2；

步驟7，進行梯度算法：以步驟6返回的p_g為梯度算法的初始點，進行迭代；

步驟8，若達到終止條件，則結束，輸出當前結果作為所求問題的最優解；否則轉步驟7。

2.根據權利要求1所述的梯度粒子群混合優化算法，其特征在于：所述步驟2中的適應度值為待求問題的目標函數。

3.根據權利要求1所述的梯度粒子群混合優化方法，其特征在于：所述步驟3中的當前最好位置p_j是指粒子群算法里當次迭代的最優解；

所述步驟4中的全局經歷的最好位置p_g是指粒子群算法里整個所有迭代過程中的最優解。

4.根據權利要求1所述的梯度粒子群混合優化算法，其特征在于：所述步驟8中的終止條件為：終止誤差ε＞0或達到設定的最大迭代次數。