[发明专利]基于改进生物地理学的路径规划方法

权利要求书

1.基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，包括步骤如下：

步骤1、初始化参数，并随机生成N个初始栖息地以及对应的适应指数，并根据每个栖息地的适应指数，并按照栖息地的适应度指数从大到小的顺序排列栖息地；其中N为所需规划路径的条数；

步骤2、根据每个栖息地的物种数量，计算每个栖息地的迁入率和迁出率；

步骤3、根据迁入率和迁出率，对所有栖息地进行迁移操作，并保留每代最优的两个栖息地为精英栖息地，该精英栖息地在下一代中不进行迁移操作；其中对栖息地i进行迁移操作的具体过程如下：

判断栖息地i的适应度指数的每一维度d所对应的迁入率与随机数(0,1)的大小，其中i∈[1,N]：

若该维度d的迁入率大于随机数(0,1)，则以迁出率为概率μ_j，从种群中选出另一个栖息地j，即随机数(0,1)落在该栖息地j迁出率μ_j对应的概率区间内，并利用式①对栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)进行更新，

H_i(d)←H_i(d)+φ(H_j(d)-H_i(d)) ①

其中，H_j(d)表示栖息地j的适应指数的第d维分量，φ表示基于更新代数的自适应算子，φ＝1-rand(-1,1)G_index/G_max，rand(-1,1)表示(-1,1)的随机数，G_index表示当前更新代数，G_max表示最大更新代数；d∈[1,D]，D表示适应指数的维度；若该维度d的迁入率小于等于随机数(0,1)，则不对栖息地i的适应指数的第d维分量进行任何操作；

步骤4、选择适应指数较差一半的栖息地作为变异栖息地，并根据变异栖息地的物种概率，计算变异栖息地的变异率；

步骤5、根据变异率，对选中的变异栖息地进行变异操作；

步骤6、判断当前代数是否达到预先设定好的最大代数G_max：如果满足，则将当前所有N个栖息地的适应指数作为路径规划结果输出；否则，当前代数加1，并跳转至步骤2。

2.根据权利要求1所述的基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，步骤1中，初始化的参数包括最大迁入率I，最大迁出率E，最大种群数量S_max，最大物种概率P_max、最大变异率π_max、以及最大代数G_max。

3.根据权利要求1所述的基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，步骤2中，栖息地的迁入率λ_i为：

λ_i＝I/2×[cos(πS_i/S_max)+1]

其中，I表示最大迁入率，S_i表示栖息地i的物种数量，S_max表示最大种群数量。

4.根据权利要求1所述的基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，步骤2中，栖息地的迁出率μ_i为：

μ_i＝E/2×[-cos(πS_i/S_max)+1]

其中，E表示最大迁出率，S_i表示栖息地i的物种数量，S_max表示最大种群数量。

5.根据权利要求1所述的基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，步骤4中，栖息地的变异率π_i为：

其中，π_max表示最大变异率，P_i表示栖息地i的物种概率，P_max表示最大物种概率。

6.根据权利要求1所述的基于改进生物地理学的路径规划方法，其特征是，步骤5中，对栖息地i进行变异操作的具体过程如下：

首先，判断栖息地i的适应度指数的每一维度d所对应的变异概率与随机数(0,1)的大小，其中i∈[1,N]：

若该维度d的变异概率大于随机数(0,1)，则再次判断新生成的随机数(0,1)是否小于等于交叉概率C或者当前维度d等于维度随机数d_rand，若是，则利用式②对栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)进行更新，否则，生成式③利用对栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)进行更新，

H_i(d)←H_i1(d)+F·(H_i2(d)-H_i3(d)) ②

H_i(d)←l_d+rand(0,1)×(u_d-l_d) ③

若该维度d的变异概率小于等于随机数(0,1)，则再次判断新生成的随机数(0,1)是否大于交叉概率C或者当前维度d等于维度随机数d_rand，若是，则利用式④对栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)进行更新，否则，利用式⑤对栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)进行更新，

H_i(d)←H_i4(d) ④

H_i(d)←H_best(d)+F·(H_i5(d)-H_i1(d)) ⑤

接着，判断更新后的栖息地i的适应指数的第d维分量H_i(d)与栖息地i₄的适应指数的第d维分量H_i4(d)的优劣，如果H_i4(d)大于H_i(d)，则将H_i(d)替换为H_i4(d)，否则保持H_i(d)不变；

其中，i₁，i₂，i₃，i₄，i₅表示[1,N]内互不相等的随机整数，表示随机选择的5个不同的栖息地编号，H_i1(d)表示栖息地i1的适应指数的第d维分量，H_i2(d)表示栖息地i2的适应指数的第d维分量，H_i3(d)表示栖息地i3的适应指数的第d维分量，H_i4(d)表示栖息地i4的适应指数的第d维分量，H_i5(d)表示栖息地i5的适应指数的第d维分量，H_best(d)表示种群中最优栖息地的第d维分量，F表示变异参数，u_d和l_d分别表示适应度函数的搜索空间上下限。