[發明專利]一種基于隨機慣性權重的差分粒子群混合算法

在審

• 申請號: 201910607882.0
• 申請日: 2019-07-08
• 公開（公告）號: CN110321995A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 林梅金;汪震宇;王飛
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00
• 代理公司: 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543
• 代理人: 馬東瑞

1.一種基于隨機慣性權重的差分粒子群混合算法，用于算法跳出局部最優解，其特征在于，具體的實現步驟如下：

步驟一：種群初始化：在給定的[xmax，xmin]范圍內隨機生成NP個維度為D的初始種群x_i，G(i＝1，2，...，NP)，其中i是粒子的序列，G是迭代次數，NP是種群的數量；初始種群生成公式如下：

x＝rand(NP，D)*(x_max-x_min)+x_min (1)；

步驟二：賦值：在PSO算法中，粒子主要跟隨個體極值和群體極值來不斷地更新自己的位置和速度信息；對每一個粒子的適應度值進行計算，然后根據粒子的適應度值對粒子的個體極值和全局極值進行賦值；

步驟三：在標準DE算法中，目標向量v_i，G+1根據公式(2)進行變異操作，其中r1，r2，r3互不相同，而且都與i不等。F是變異因子，起收放作用；差分變異操作采用公式(3)的形式；輔助變異算子采用公式(5)的表達形式，其中w為隨機慣性權重，N(0，1)是服從標注狀態分布的隨機數，并把生成的輔助變異算子生成的輔助變異群體稱為變異群體v1，將目標向量v_i，G+1進行變異操作生成的變異群體稱為變異群體v2；

v_i，G+1＝x_r1，G+F.(x_r2，G-x_r3，G) (2)；

v_i，G+1＝x_i，G+F((x_r1，G-x_i，G)+(x_r2，G-x_r3，G)) (3)；

步驟四：交叉：為了增加向量的多樣性，DE算法中引入了交叉操作，標準DE算法中的交叉操作u_ji，G+1具體表達如公式(6)所示，其中CR為交叉率，r∈[1，2，...，D]是隨機數，對變異群體v1和變異群體v2進行交叉操作；

步驟五：選擇：為了決定交叉操作中產生的試驗向量u_i，G+1是否為成為下一代種群中的成員，DE將實驗向量與目標向量按照貪婪準則進行比較并具體操作表達式如公式(7)所示；

步驟六：終止迭代：判斷迭代次數是否達到設置的最大迭代次數，如果達到最大迭代次數則終止運行；否則，轉到步驟二繼續運行，直至最后運行結束。

2.如權利要求1所述的一種基于隨機慣性權重的差分粒子群混合算法，其特征在于，所述隨機慣性權重w通過差分變異操作v_i，G+1與輔助變異算子之間進行配合使用。

3.如前述權利要求之一所述的一種基于隨機慣性權重的差分粒子群混合算法，其特征在于，所述隨機慣性權重還包括：動態慣性權重、自適應慣性權重和線性遞減慣性權重。

4.如前述權利要求之一所述的一種基于隨機慣性權重的差分粒子群混合算法，其特征在于，所述差分變異操作v_i，G+1還包括其他的變形形式。