[發明專利]一種基于包圍機制的改進天牛須搜索算法

在審

• 申請號: 201811470458.8
• 申請日: 2018-12-04
• 公開（公告）號: CN110288074A
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發明（設計）人: 徐鑫;沈波;薛建凱
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06F17/16
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 翁若瑩;柏子雵

本發明涉及一種基于包圍機制的改進天牛須搜索算法，包括以下步驟：初始化；計算天牛適應度值；判斷迭代次數，更新精英個體種群；計算包圍機制參數；根據包圍機制計算探測步長；計算兩個觸須的位置，并修復超出變量空間的觸須；計算天牛兩觸須處的適應度值，用更好的那個去更新天牛位置；迭代尋優直至滿足終止條件。本發明采用的群體策略提升了算法的穩定性，基于包圍機制產生自適應的步長減少了算法參數。本發明中加入了精英個體，充分利用現有精英個體信息，使算法具有更高的求解精度，更快的收斂速度，也避免了算法的早熟收斂。利用本發明可以有效提高求解優化問題時的精度、收斂速度和穩定性。

技術領域

本發明涉及一種基于包圍機制的改進天牛須搜索算法，屬于啟發式優化算法、函數優化技術領域。

背景技術

優化在現實生活中是廣泛存在的，使用優化方法對各領域存在的實際問題進行優化，可以達到對于資源的更高效利用。在優化領域中，傳統的優化方法有擬牛頓法、共軛梯度法、模式搜索法等，它們大多基于梯度信息，且對待優化的函數本身有很多的限制條件。然而，目前在生產、生活中存在的優化問題變得越來越復雜，且伴有非線性、離散、大規模等特性。所以，傳統的方法不能很好的解決這些問題，而啟發式優化算法的出現給優化領域帶來了新的解決方法，也成為了近年來的一個研究熱點。

天牛須搜索(Beetle Antennae Search，BAS)算法是最近提出的一種新型生物啟發式智能算法，該算法受到天牛覓食原理的啟發。當天牛覓食時，它并不知道食物在哪里，而是根據食物的氣味來覓食。天牛有兩個觸須，如果左邊觸須探測到的氣味強度比右邊大，那下一步就往左飛，否則就往右飛。這一簡單原理給天牛提供了食物的方向信息，天牛朝著該方向就可以有效找到食物，即找到最優值。典型的測試函數仿真實驗也證明了BAS對于優化問題的有效性。BAS的優點在于：優化時只需要一個個體，所以運算量很小。但是單個個體也使得BAS算法在解決現實生活中存在的復雜優化問題時的求解精度不高、容易早熟收斂。另外， BAS算法對于參數的設置也十分敏感，不同的參數會導致截然不同的優化效果。因此，無論是從理論研究還是實際應用的角度出發，都需要對BAS算法的缺點加以改進，以便取得更好的優化效果。

發明內容

本發明的目的是：有效提高天牛須搜索算法的求解精度和收斂速度。

為了達到上述目的，本發明的技術方案是提供了一種基于包圍機制的改進天牛須搜索算法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、定義待優化的目標函數以及相應的優化變量范圍，確定天牛種群大小和精英個體群體的大小，對天牛種群進行初始化，初始化迭代次數t＝1，并初始化最大迭代次數T_max；

步驟2、計算每個天牛個體的適應度值；

步驟3、對迭代次數t進行判斷，若當前迭代次數t為1，則跳轉至步驟4，否則跳轉至步驟5；

步驟4、對初始天牛群體按照適應度值遞增或遞減的順序排序，然后賦給精英個體種群；

步驟5、天牛群體和當前的精英個體種群合并，然后按照適應度值遞增或遞減的順序排序，并用于更新精英個體種群；

步驟6、計算包圍機制所需要的控制參數a，并對每個天牛個體更新其參數 A、C；

步驟7、每個天牛個體根據包圍機制計算探測步長；

步驟8、計算每個天牛個體左右兩個觸須的位置；

步驟9、修復超出優化變量空間范圍的觸須；

步驟10、對于每個天牛，計算其兩個觸須處的適應度值，用兩個觸須中適應度值更好的那個去更新天牛的位置；

步驟11、迭代次數t加1；

步驟12、判斷是否滿足算法終止條件，若滿足，則輸出最優解，結束算法，否則跳轉至步驟2。