[發明專利]基于非線性跨代差分進化的花授粉優化方法及實現系統

在審

• 申請號: 202210037226.3
• 申請日: 2022-01-13
• 公開（公告）號: CN114399045A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 梁靚;魏亞星;李義鑫;賈云健;陳正川;溫萬里
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12;G06N3/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 李弱萱

1.基于非線性跨代差分進化的花授粉優化方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

S1：非線性慣性權重設置；

S2：跨代差分進化；

S3：參數自適應調整；

S4：跨代賭輪盤跳出局部最優解。

2.根據權利要求1所述的基于非線性跨代差分進化的花授粉優化方法，其特征在于：所述S1具體為：

基于具有全局探索和局部開發優勢的模擬退火算法(Simulate Anneal,SA)，設計非線性慣性權重如下：

k1＝1-0.5h+0.2s (2)

其中T_max為最大迭代次數，t為當前迭代次數，為當前種群的最小適應度值，為上一代種群的最小適應度值；權重k的變化能夠指導全局搜索方向，降低盲目搜索帶來的成本；基于非線性慣性權重，花授粉的全局搜索迭代公式為：

其中，和分別為每個維度花粉個體值的上下限，指每個個體上下限維度的平均值,rand是分布于[0,1]的隨機數。

3.根據權利要求2所述的基于非線性跨代差分進化的花授粉優化方法，其特征在于：所述S2具體為：

跨代差分進化包括兩種變異策略，即基于鄰域的跨代進化策略(neighborhood-basedcross-generation strategy,NCG)和基于種群的跨代進化策略(population-basedcross-generation strategy,PCG)；NCG和PCG通過分析連續世代之間的差異來引導搜索方向接近最優解，結合兩代種群的信息減少搜索結果的數值振蕩；

為提高FPA-NCDE在局部搜索過程中的搜索穩定性，設計非線性反余弦加速因子c，使搜索開始時更快地進入局部搜索，結束時保持較高的搜索速度而不會提前收斂；其定義如下：

其中，d_num為花粉個體的維數，t為迭代次數，T_max為最大迭代次數；設c_max＝1.0,c_min＝0.6；隨著算法迭代次數的增加，衰減速度趨緩，提升算法的局部搜索能力；

NCG通過計算種群中父代個體與其他個體之間的歐氏距離，選擇最近的T個個體組成鄰域池，并基于歐氏距離選擇上一代T個個體作為鄰域池的成員，其表達式如下：

其中，V_i,g為變異向量，表示差分進化后產生的新個體，i是父代個體的索引，g是差分變異的代數，是當前代鄰域池中隨機選取的個體，是上一代父代鄰域池中隨機選取的個體；rn₁是從{I_i,g,1,I_i,g,2,...I_i,g,T}選取的隨機整數，{I_i,g,1,I_i,g,2,...I_i,g,T}記錄鄰域池中個體的索引，rn₂是從{I_i,g-1,1,I_i,g-1,2,...I_i,g-1,T}隨機選取的整數，T的大小為種群個體總數的5％；

PCG通過隨機選擇父代個體上一代種群中的個體和當代種群中的個體參與突變過程，來增加種群的豐富度，其表達式如下：

其中，x_i,g為父代個體，為當前種群中隨機選取的個體，為上一代種群中隨機選取的個體，rp₁和rp₂為從{1,2,...N}中選取的隨機整數，N為種群規模；為平衡收斂和搜索能力，在變異操作中采用PCG和NCG的概率相同。