[發(fā)明專利]基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優(yōu)化方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210905903.9
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115391991A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 諶炎輝;史剛;鄭特;譚程
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學院;廣西科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/12
• 代理公司: 長沙正奇專利事務(wù)所有限責任公司 43113
• 代理人: 周晟

1.一種基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟：

⑴、將裝載機單次鏟裝作業(yè)分解為插入物料堆AB階段、鏟裝BC階段、裝載機怠速CD階段、提升鏟斗DE階段；人工操作進行多次實地作業(yè)，提取每次作業(yè)的AB、BC、CD和DE四個階段的裝載機位移、動臂油缸位移和轉(zhuǎn)斗油缸位移以及A點的插入瞬時速度，每次作業(yè)的這些參數(shù)作為一組軌跡特征參數(shù)，獲得多組軌跡特征參數(shù)；其中，A為鏟斗接觸到物料堆的點，B為鏟斗完成插入的點，C為完成鏟裝的點，D為開始提升鏟斗的點，E為整個鏟裝作業(yè)的結(jié)束點；

⑵、編碼：取步驟⑴獲得的多組軌跡特征參數(shù)，將每組中的各個軌跡特征參數(shù)作為染色體信息，進行排序，使之排列成一列基因序列，獲得多列基因序列，設(shè)置進化次數(shù)，生成初始種群，軌跡特征參數(shù)的組數(shù)即為初始種群的規(guī)模數(shù)n；

⑶、引入適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)為高斯過程回歸模型，公式為：

其中，y為輸出變量，y*為預測值；

初始種群中各個基因序列輸入適應(yīng)度函數(shù)中，獲得各個基因序列的效率值，這些效率值即為各個基因序列的適應(yīng)度；

⑷、種群進化，設(shè)定種群進化次數(shù)，每次進化過程如下：

①、選擇過程：基于輪盤賭法，基因序列適應(yīng)度值越高，被選中的概率就越大，輪盤轉(zhuǎn)動n次，輪盤每次轉(zhuǎn)動從目標種群中選擇一列基因序列，生成含n組基因序列的新種群，作為母代種群；最開始時目標種群為初始種群；

②、交叉過程：設(shè)定交叉概率設(shè)為0.4-1，隨機選擇母代種群中的兩組基因序列，在基因序列上隨機選擇位置交換染色體信息，得到新基因序列，進行n次交叉，生成含n組基因序列的新種群，得到交叉子種群；

③、變異過程：設(shè)定變異概率為0.01-0.1，隨機選取交叉子種群中的某個基因序列，在該基因列上的某一位置發(fā)生變異，改變?nèi)旧w信息，得到新基因序列，進行n次變異，生成含n組基因序列的新種群，得到變異子種群；

④、進化過程：計算變異子種和母代種群中各個基因序列的適應(yīng)度，選取變異子種群和母代種群中適應(yīng)度最大的前n組的基因序列，得到新一代種群；

⑤、將步驟④產(chǎn)生的新一代種群輸入步驟①中，作為目標種群，重復進行步驟①-④，直至達到設(shè)定的種群進化次數(shù)，得到完成進化后的種群；

⑸、解碼過程：將完成進化后的種群中對應(yīng)最佳適應(yīng)度的基因序列輸出，即得到最佳軌跡特征參數(shù)，完成尋優(yōu)過程。

2.如權(quán)利要求1所述的基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優(yōu)化方法，其特征在于：

所述的步驟⑶中高斯過程回歸模型的推導過程如下：

高斯過程由由一個均值函數(shù)和核函數(shù)組成，其表達式為：

y～N(μ(x),k(x,x')) (5)

式中：μ(x)為均值函數(shù)，k(x,x')為核函數(shù)。

使用高斯核函數(shù)作為核函數(shù)：

式中：σ_f、σ_l是超參數(shù)，δ為狄拉克函數(shù)，當x＝x’時，δ＝1，否則為零；

為了簡化計算，均值函數(shù)選擇為0，即μ(x)＝0；

設(shè)需要預測的值為y*，根據(jù)高斯過程定義，對于高斯過程中任意有限的隨機變量的線性組合都服從高斯分布，則對于輸出變量y與預測值y*也符合聯(lián)合高斯分布，其聯(lián)合高斯分布函數(shù)為：

通過貝葉斯推導，得到高斯過程回歸模型，即公式(1)；

高斯過程回歸模型的預測均值為：

3.如權(quán)利要求1所述的基于高斯過程回歸和遺傳算法的裝載機鏟裝過程優(yōu)化方法，其特征在于：

所述的步驟①中，選擇過程具體為：

目標種群中各基因序列，即個體被選中概率的計算公式為：

對目標種群中各個基因序列進行隨機編號，得到n組編號的基因序列，基于公式(9)分別計算出各個基因序列的被選中概率，然后所有基因序列被選中概率累計相加，獲得分別對應(yīng)各個編號基因序列的n組累計相加概率，輪盤轉(zhuǎn)動n次；每次轉(zhuǎn)動隨機生成0-1之間的隨機數(shù)，查看隨機數(shù)所落入的累計相加概率的區(qū)間，向上選取累計相加概率，抽取該累計相加概率所對應(yīng)編號的基因序列；最終獲得n組基因序列，進行隨機編號，得到母代種群。