[发明专利]一种快速寻优的智能优化算法在审
| 申请号: | 202011004817.8 | 申请日: | 2020-09-22 |
| 公开(公告)号: | CN112132252A | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
| 发明(设计)人: | 边莉;车向前;贾宝柱;何辉;何万涛;郭延艳 | 申请(专利权)人: | 广东海洋大学 |
| 主分类号: | G06N3/00 | 分类号: | G06N3/00;G06Q10/04 |
| 代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 刘瑶云;陈伟斌 |
| 地址: | 524088 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 快速 智能 优化 算法 | ||
1.一种快速寻优的智能优化算法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:设定初始位置随机的种群的个数m以及待优化参数的个数n,并建立m行n列的待优化种群矩阵;
S2:确定目标函数和目标值,将待优化种群矩阵代入目标函数中得到各个种群的输出值,并分别计算各个种群的输出值与目标值之间的误差值;
S3:按照误差值从小到大的顺序对各个种群标记序号,并根据序号调整各个种群在待优化种群矩阵中的位置,从而得到有序种群矩阵;
S4:选取有序种群矩阵中的前2i行种群,形成2i行n列的较优种群矩阵;其中,i为选取参数,
S5:将较优种群矩阵中每两个序号相邻的种群组成一组,且每个种群只在一组中出现,分别在各组中选出一个新种群,从而得到i个新种群;并建立新种群矩阵,将i个新种群记录到新种群矩阵中;
S6:将误差值最小的种群向远离误差值第二小的种群的方向移动若干距离,得到第i+1个新种群,并将第i+1个新种群记录到新种群矩阵中;
S7:设定选取范围,以有序种群矩阵中误差值最小的种群为中心,得到j个在选取范围内的种群,并将j个种群作为新种群记录到新种群矩阵中;其中,j≤i-1;
S8:全局随机选取m-(i+j+1)个种群作为新种群并记录到新种群矩阵中,从而得到m行n列的新种群矩阵;
S9:将新种群矩阵代入目标函数中得到各个新种群的输出值,并分别计算各个新种群的输出值与目标值之间的误差值;
S10:判断是否达到终止条件;
若达到,则输出误差值最小的新种群作为最优值,完成优化计算;
若未达到,则将新种群矩阵作为待优化种群矩阵,并返回步骤S3进行迭代优化。
2.根据权利要求1所述的一种快速寻优的智能优化算法,其特征在于,在步骤S1中,根据以下公式建立待优化种群矩阵a”:
a”=rand(m,n);
其中,rand(m,n)表示建立m行n列的-1到1之间任意数的随机种群矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种快速寻优的智能优化算法,其特征在于,在步骤S2中,还包括以下步骤:
形成误差值矩阵a',计算公式为:
a'=error(F(a”));
其中,F()为目标函数,a”为待优化种群矩阵,error()为计算输出值与目标值之间的误差值。
4.根据权利要求3所述的一种快速寻优的智能优化算法,其特征在于,在步骤S3中,有序种群矩阵a=sort(a”,a');
其中,sort(a”,a')表示将误差值矩阵a'中的误差值按从小到大的顺序进行排列,并将待优化种群矩阵a”中的种群按误差值从小到大的顺序进行调整,输出调整后的矩阵作为有序种群矩阵a。
5.根据权利要求1所述的一种快速寻优的智能优化算法,其特征在于,在步骤S5中,通过以下公式选出i个新种群并记录到新种群矩阵中:
y(1:i)=a1(l)-q1*(a1(l)-a1(l+1));
其中,y(1:i)为记录i个新种群的新种群矩阵,a1(l)为较优种群矩阵a1的第l个种群,a1(l+1)为较优种群矩阵a1的第l+1个种群,q1为预设的第一取值比例,l=1,3,5,...,2i-1。
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