[發明專利]一種基于離散時間反饋模型winner-take-all的智能優化算法

在審

• 申請號: 202010628866.2
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111930011A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 巫光福;廖云鵬;王盼盼;廖列法;李帥
• 申請（專利權）人: 江西理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 溫州知遠專利代理事務所(特殊普通合伙) 33262
• 代理人: 湯時達

本發明公開了一種基于離散時間反饋模型winner?take?all的智能優化算法，包括為待優化函數在取值范圍內隨機生成初始值，生成的初始值形成初始向量，為優化算法設置步長，計算出待優化函數的初始，將f_j作為所提出的WTA模型的輸入，使用WTA模型計算出向量f_j＝[f₁，f₂，f₃...f₁₀]^T中的最優值F_best(X_best)，根據步長s搜索方向o再次生成10個下一步的搜索位置，計算出10個不同的f_j＝[f₁，f₂，f₃...f₁₀]^T。該一種基于離散時間反饋模型winner?take?all的智能優化算法，基于非線性差分方程，提出了一個離散的時間模型，能夠產生WTA現象，且能夠使用這個模型設計了一種只能優化算法，該算法不需要獲取優化問題的約束條件、梯度信息就能夠對問題進行優化，能夠使用該算法優化一些函數，進一步使用該算法優化了雙閉環倒立擺系統的PID參數。

技術領域

本發明涉及winner-take-all模型技術領域，具體為一種基于離散時間 反饋模型winner-take-all的智能優化算法。

背景技術

Winner-take-all(贏者通吃)指的是組內代理互相競爭激活的現象，最 終只有具有最大輸入的代理保持激活狀態，而其他代理則被抑制，“贏者通吃” 競爭模擬了自然界中存在的許多競爭現象：如植物的生成競爭，皮層競爭決 策，動物社會覓食和交配，和視覺系統中神經元之間的競爭等，并發現了許 多工程領域的應用，贏者通吃競爭的計算能力異常強大，可以產生計算智能 應用所需的一些有用的功能，由于工程應用中贏者通吃競爭的重要性，已經 有許多人嘗試設計電路來實現它，研究人員提出了各種模型來解釋或產生贏家通吃行為，如N物種Lotka-Volterra模型被設計用來解釋winner-take-all 競爭現象，受到遞歸神經網絡的巨大成功的啟發，已經有許多人利用遞歸神 經網絡來研究贏者通吃競爭，如FitzHughNagumo模型能夠證明互動扣球，用 于研究贏家通吃行為。

在以往研究中，贏者通吃問題被認為是優化問題的解決方案，其結果是 通過解決這個問題而產生的，現基于離散的WTA模式，設計一種智能優化算 法，Winner-take-all神經網絡具有高速并行分布處理的能力，可輕松的通過 硬件實現，能夠被用于進行實時處理的強大工具，可成功應用于各種控制系 統。

針對上述問題，在原有winner-take-all模型的基礎上進行創新設計。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于離散時間反饋模型winner-take-all的 智能優化算法，可輕松的通過硬件實現，能夠被用于進行實時處理的強大工 具，可成功應用于各種控制系統。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種基于離散時間反饋模 型winner-take-all的智能優化算法，包括以下步驟：

步驟1)、為待優化函數在取值范圍內隨機生成初始值，生成的初始值形 成初始向量X＝[x₁，x₂，x₃...x_m]^T，為優化算法設置步長s，隨機生成10個搜 索方向0＝[o₁，o₂，o₃...o₁₀]^T，其中O_i在[-s，s]之間隨機取值；

步驟2)、將初始向量x作為待優化函數的F(x)的輸入，計算出待優化函 數的初始F(x)；