[發明專利]一種基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法及系統

有效

• 申請號: 201711252320.6
• 申請日: 2017-12-01
• 公開（公告）號: CN108021658B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 葉志偉;楊娟;王春枝;王若曦;胡志勇;金燦;徐萍;譚敏;鄭逍;孫一恒;侯亞君
• 申請（專利權）人: 湖北工業大學;武漢烽火技術服務有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N3/006
• 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: 魏波

1.一種基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：讀入用戶的搜索條件，根據用戶的搜索條件從引擎數據庫中得到和用戶輸入關鍵詞匹配的大數據，每個大數據是一頭鯨魚，鯨群中的第i個鯨魚當前位置X_i，初始化鯨群的位置：i＝1,2,...,N，n表示維度，N表示鯨群大小；

步驟2：初始化鯨魚優化算法所需的參數，包括鯨群大小N，對數螺旋形狀常數b，當前迭代次數j，最大迭代次數M，整個鯨群全局最優位置為G；

步驟3：計算鯨魚優化算法中鯨群的初始位置的適應度函數值，將適應度函數值評價最高的大數據作為當前鯨群個體最佳空間位置

步驟4：計算系數向量A和C；

步驟5：產生一個取值范圍為[0,1]的隨機數p，并根據p的取值選擇不同的更新鯨群空間位置的方式；

步驟6：將更新后鯨群的位置向量解碼成相應的大數據展現給用戶，用戶根據自己的搜索條件，為得到的大數據打分，作為適應度函數值；找到并保存當前群體中最佳鯨群個體X^*；

步驟7：通過比較更新前后鯨群的位置向量對應的適應度函數值，確定下一代鯨群的位置；

步驟8：記錄符合度最高的大數據對應的鯨群位置為全局最優解G以及其適應度函數值；

步驟9：判斷用戶是否在引擎中找到了需要的文本文檔；

若否，則令j＝j+1并回轉執行步驟4；

若是，則輸出最優鯨群個體適應度值及所處的位置X^*對應的大數據。

2.根據權利要求1所述的基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于：步驟3中，適應度函數值計算方式為將鯨群的位置向量解碼成相應的大數據展現給用戶，用戶根據自己的搜索條件，為得到的大數據打分。

3.根據權利要求1所述的基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于，步驟4中所述系數向量A的計算公式為：

A＝2a×r-a

其中，r為取值范圍在[0,1]之間的隨機向量。

4.根據權利要求1所述的基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于，步驟4中所述系數向量C的計算公式為：

C＝2r

其中，r為隨機向量，取值范圍為[0,1]。

5.根據權利要求1所述的基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于，步驟5中所述更新鯨群空間位置的方式：

當p＜0.5時，若A＜1，更新當前鯨群個體的空間位置的公式為：

X_j+1＝X_j-A×D

其中，j為當前的迭代次數，X_j為當前鯨群個體空間位置，A和C為系數向量，為當前鯨群個體最佳空間位置；

當p＜0.5時，若A≥1，則從當前群體中隨機選擇鯨群個體位置X_rand，并更新當前鯨群個體的空間位置；更新當前鯨群個體的空間位置公式為：

X＝X_rand-A×D

D＝|C×X_rand,j-X_j|

其中，X_rand為當前鯨群中隨機選擇的位置，即隨機鯨群個體；X_rand,j為當前鯨群中第j維隨機選擇的位置；

當p≥0.5時，更新當前鯨群個體的空間位置公式為：

其中，D′為鯨群第i頭鯨目前最佳位置到獵物之間的距離，b為定義的對數螺旋形狀常數，l為[-1,1]之間的隨機數。

6.根據權利要求1-5任意一項所述的基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索方法，其特征在于，步驟7中所述確定下一代鯨群的位置的規則為：若更新后的鯨群的位置向量對應的適應度函數值高于更新前，則替換原先的鯨群；否則，保留更新前的鯨群；其中適應度函數值的計算方法同步驟3。

7.一種基于鯨魚優化算法的大數據智能搜索系統，其特征在于：包括輸入模塊、鯨魚優化算法初始化模塊、適應度函數值模塊、系數向量計算模塊、鯨群空間位置更新方式選擇模塊、更新后的鯨群空間位置向量適應度值計算模塊、下一代鯨群的位置確定模塊、鯨群位置為全局最優解G以及其適應度函數值記錄模塊、判斷模塊；

所述輸入模塊：用于讀入用戶的搜索條件，根據用戶的搜索條件從引擎數據庫中得到和用戶輸入關鍵詞匹配的大數據，每個大數據是一頭鯨魚，鯨群中的第i個鯨魚當前位置X_i，初始化鯨群的位置：i＝1,2,...,N，n表示維度，N表示鯨群大小；

所述鯨魚優化算法初始化模塊：用于初始化鯨魚優化算法所需的參數，包括鯨群大小N，對數螺旋形狀常數b，當前迭代次數j，最大迭代次數M，整個鯨群全局最優位置為G；

所述適應度函數值模塊：用于計算鯨魚優化算法中鯨群的初始位置的適應度函數值，將適應度函數值評價最高的大數據作為當前鯨群個體最佳空間位置

所述系數向量計算模塊：用于計算系數向量A和C；

所述鯨群空間位置更新方式選擇模塊：用于產生一個取值范圍為[0,1]的隨機數p，并根據p的取值選擇不同的更新鯨群空間位置的方式；

所述更新后的鯨群空間位置向量適應度值計算模塊：用于將更新后鯨群的位置向量解碼成相應的大數據展現給用戶，用戶根據自己的搜索條件，為得到的大數據打分，作為適應度函數值；找到并保存當前群體中最佳鯨群個體X^*；

所述下一代鯨群的位置確定模塊：用于通過比較更新前后鯨群的位置向量對應的適應度函數值，確定下一代鯨群的位置；

所述鯨群位置為全局最優解G以及其適應度函數值記錄模塊：用于記錄符合度最高的大數據對應的鯨群位置為全局最優解G以及其適應度函數值；

所述判斷模塊：用于判斷用戶是否在引擎中找到了需要的文本文檔；

若否，則令j＝j+1并回轉執行步驟4；

若是，則輸出最優鯨群個體適應度值及所處的位置X^*對應的大數據。