[发明专利]函数优化方法、装置及系统

权利要求书

1.一种函数优化方法，其特征在于，包括：

确定与实际应用场景对应的目标函数和决策变量；

基于与所述实际应用场景对应的目标函数和决策变量，构建相匹配的细菌趋药性函数优化算法的系统模型；

对所述细菌趋药性函数优化算法的系统模型执行函数优化操作，获得使所述目标函数最优化的决策变量最优解；其中所述函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加呈减小趋势；

输出所述决策变量最优解，以用于所述实际应用场景。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加呈减小趋势包括：

随着迭代次数的增加、减小移动步长；或，

在决策变量具有恒定速度的情况下，随着迭代次数的增加、减小持续时间。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述随着迭代次数的增加、减小移动步长包括：

所述函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加而线性递减；或，

所述函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加而指数递减；或，

所述函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加而随机递减。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述随着迭代次数的增加、减小持续时间包括：

所述函数优化操作中决策变量的持续时间随着迭代次数的增加而线性递减；或，

所述函数优化操作中决策变量的持续时间随着迭代次数的增加而指数递减；或，

所述函数优化操作中决策变量的持续时间随着迭代次数的增加而随机递减。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于与所述实际应用场景对应的目标函数和决策变量，构建相匹配的细菌趋药性函数优化算法的系统模型，包括：

在所述实际应用场景对应单个目标函数和单个目标函数的决策变量情况下，构建细菌趋药性算法的系统模型或细菌群体趋药性算法的系统模型；

在所述实际应用场景对应多个目标函数和多个目标函数的决策变量情况下，构建多目标细菌群体趋药性算法的系统模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述构建多目标细菌群体趋药性算法的系统模型的情况下，所述对所述细菌趋药性函数优化算法的系统模型执行函数优化操作，获得使所述目标函数最优化的决策变量最优解，包括：

针对决策空间中每个决策变量执行个体寻优：按多目标细菌群体趋药性算法执行个体寻优获得决策变量的新位置，若新位置对应的函数值优于原位置对应的函数值，则将决策变量移动至新位置，否则维持原位置；其中，细菌趋药性算法执行个体寻优中，决策变量的移动步长随着迭代次数的增加呈减小趋势；

在针对决策空间中每个决策变量执行个体寻优后，确定满足群体寻优条件的决策变量；

针对决策空间中满足群体寻优条件的每个决策变量执行群体寻优：按多目标细菌群体趋药性算法执行群体寻优获得决策变量的新位置，若新位置对应的函数值优于原位置对应的函数值，则将决策变量移动至新位置，否则维持原位置；

判断是否达到迭代结束条件；

若否，则重新进入针对决策空间中每个决策变量执行个体寻优步骤；

若是，则将细菌群体中各个决策变量对应的位置，确定为各个待定解；

基于模糊隶属度函数分别计算各个待定解对应的综合满意度；

将各个待定解中综合满意度最大的待定解，确定为使所述目标函数最优化的决策变量最优解。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述重新进入针对决策空间中每个决策变量执行个体寻优步骤之前，还包括：

采用细菌群体定向变异策略改善细菌群体的分布性。