[发明专利]一种高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法

权利要求书

1.一种高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：初始化高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法的参数，所述的参数包括群体个数n、最大迭代次数maxk、惯性权重w、学习因子c₁和c₂、搜索粒子数m、搜索因子c₃和范围因子c₄，其中0≤m≤n/10；

步骤2：对改进粒子群中每个粒子的位置和速度进行更新；

步骤3：当前全局最优的粒子通过m个随机粒子提供的自身最优位置信息，寻找当前全局更优的位置；

步骤4：将当前全局最差粒子附近的弱小粒子通过随机产生的粒子进行替换；

步骤5：判断，高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法是否收敛或者是否达到最大迭代次数？

若是，则输出全局最优解的位置，这个位置即为优化问题的解；

若否，则回转执行所述的步骤2。

2.根据权利要求1所述的高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法，其特征在于：步骤3的具体实现过程为，随机选择m个粒子，它们自身的最优位置为：P₁,P₂,...,P_m，当前全局最优粒子第j个方向搜索的位置为：XX_j＝P_g+r₃·c₃·(P_j-P_g)，其中1≤j≤n，r₃是[0,1]间均匀分布的随机数，c₃是搜索因子；判断：若XX_j中的最优值优于P_g，则用这个最优值替代P_g；否则，P_g的值不变。

3.根据权利要求1所述的高效的基于鱼群扑食行为的改进粒子群算法，其特征在于：步骤4中所述的弱小粒子，若全局最差粒子群的位置为：P_b＝(P_b1,P_b2,...,P_bD)，第j个弱小粒子的位置为Y_j，由于弱小粒子在全局最差粒子的附近，则Y_j和P_b的距离满足关系式其中c₄是范围因子，Range是粒子的搜索范围。