[發明專利]一種蝴蝶算法的優化實現方法在審
| 申請號： | 202010620416.9 | 申請日： | 2020-06-30 |
| 公開（公告）號： | CN111814947A | 公開（公告）日： | 2020-10-23 |
| 發明（設計）人： | 周新;鄒海 | 申請（專利權）人： | 安徽大學;周新 |
| 主分類號： | G06N3/00 | 分類號： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海思牛達專利代理事務所(特殊普通合伙) 31355 | 代理人： | 雍常明 |
| 地址： | 230601 安徽省合*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 蝴蝶 算法 優化 實現 方法 | ||
1.一種蝴蝶算法的優化實現方法，其特征在于，包括以下步驟：
初始化蝴蝶種群，計算種群內每個個體的適應度值并對適應度值進行升序排序，將適應度最小的個體位置作為花蜜源位置，記錄花蜜源位置best pos及其適應度值bestfitness；
生成[0,1]區間內均勻分布的隨機數r1，并將r1和設定的切換概率P進行比較，其中，若r1P，則根據引入了黃金正弦算法的全局搜索公式對當前蝴蝶個體進行位置更新，若r1≥P，則根據局部開發公式進行當前蝴蝶個體的位置更新；
進行對獲取的蝴蝶個體位置進行自適應柯西高斯混合變異，混合變異表示為：
其中表示第i個蝴蝶個體經混合變異后產生的新個體位置，Gauss(0,1)和Cauchy(0,1)分別為服從標準高斯分布和柯西分布的隨機變量，λ(t)為隨迭代過程自適應變化的權重因子，λ(t)更新方式如下：
進行貪婪選擇，利用目標函數評估獲取的蝴蝶個體變異前位置和獲取的蝴蝶個體變異后位置，其中，當變異后的位置的適應度值優于變異前的適應度時，則用變異后的個體替代原個體，否則保留原個體，貪婪選擇方式表示為：
其中，f(*)表示個體適應度值；
計算適應度值，其計算更新后種群內每只蝴蝶個體的適應度值，并更新當前最優位置；
獲取規定的最大迭代次數，輸出全局最優解。
2.根據權利要求1所述的蝴蝶算法的優化實現方法，其特征在于，進一步包括以下步驟：
設定種群規模N、最大迭代次數Max iteration，問題維度D，切換概率P。
3.根據權利要求1所述的蝴蝶算法的優化實現方法，其特征在于，所述黃金正弦算法的全局搜索公式，其包括：
其中，t為當前迭代次數，表示第i個蝴蝶個體在第t次迭代時的位置，R1為[0,2π]區間內的隨機數，決定了下一次迭代時個體i的移動距離，x1和x2是根據黃金分割數τ得到的系數，其中；
x1、x2和τ表示為：
x1＝-π+(1-τ)*2π，
x2＝-π+τ*2π，
其中，fi為第i個個體的香味濃度，其表示為：fi＝cIa，c是蝴蝶的感覺模態，I是刺激強度，其為個體i所處位置的適應度值，a是依賴于模態的冪指數。
4.根據權利要求3所述的蝴蝶算法的優化實現方法，其特征在于，所述局部開發公式，其包括：
其中，和表示從種群中隨機選擇的第j只和第k只蝴蝶個體的位置，r2為[0,1]間的隨機數。
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