[发明专利]一种基于改进乌鸦搜索算法的矿区开采沉降预测方法

权利要求书

1.一种基于改进乌鸦搜索算法的矿区开采沉降预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1.基于乌鸦搜索算法向其中引入Levy飞行策略、领导者策略与替补乌鸦策略进行改进，得出改进的乌鸦搜索算法；

所述乌鸦搜索算法具体为：假设在定义的8维搜索范围内有N个乌鸦飞行，寻找食物的位置，较好的食物位置的适应度函数值f(X^i，t)较低，其中乌鸦i在第t次迭代中的位置为：

其中i∈[1，N]，t∈[1，t_max]，t_max表示最大迭代次数；

乌鸦i在第t次迭代所找到的最佳位置即乌鸦的记忆位置为：

在搜索过程中，乌鸦有两种不同的方式更新自己的位置，乌鸦i随机跟随乌鸦j，企图找到乌鸦j的记忆位置，乌鸦j有一定的感知概率发现自己被跟踪，若没有发现则乌鸦j的记忆位置被乌鸦i获取，此为状态一，若发现则乌鸦j将乌鸦i带至一个随机位置，此为状态二，此搜索过程的表达公式为：

其中飞行半径r_i服从0-1之间的均匀分布，AP表示乌鸦j的感知概率，pl为飞行距离；

搜索完成后，将乌鸦i新位置的适应度与其记忆值的适应度比较，更新乌鸦的记忆位置，表达公式为：

迭代完成后，取适应度函数值最小的乌鸦记忆值作为参数最优解输出；

基于乌鸦搜索算法进行改进时引入的Levy飞行策略具体为：

其中，S为步长，μ，v为正态分布，

σ_v＝1

其中，β取值为1.5；Γ是标准的Gamma函数；

引入Levy飞行策略的乌鸦搜索公式为：

基于乌鸦搜索算法进行改进时引入的领导者策略具体为：随机选取N/2只乌鸦，将其中适应度最优的乌鸦记忆值作为领导者位置M^leader，t，当执行状态一时，选择领导者位置进行跟踪；

引入Levy飞行策略和领导者策略后的乌鸦搜索公式为：

基于乌鸦搜索算法进行改进时引入的替补乌鸦策略具体为：当搜索过程产生解空间范围之外的乌鸦位置时，在解空间随机生成一个新的乌鸦位置，代替该位置参与下一次的迭代计算；

引入替补乌鸦策略后的乌鸦搜索公式为：

步骤S2.将改进的乌鸦搜索算法引入概率积分参数反演中以建立基于改进的乌鸦搜索算法的概率积分参数反演模型，并通过该模型进行沉降预测计算，得出沉降概率预计值；

其中，将改进的乌鸦搜索算法引入概率积分参数反演时的具体过程如下：

1)、设定最大迭代次数t_max、感知概率AP、飞行半径r_i，给定概率积分参数中心值X₀＝[q，tanβ，b，θ，s₁，s₂，s₃，s₄]、波动范围ΔX＝[Δq，Δtanβ，Δb，Δs₁，Δs₂，Δs₃，Δs₄]，生成初始乌鸦种群其中i＝1，2，3，...，N，并将初始乌鸦种群位置记作乌鸦种群的记忆位置Mⁱ；其中，q表示下沉系数，tanβ表示主要影响角正切，b表示水平移动系数，θ为开采影响传播角，S₁、S₂、S₃、S₄分别为上山拐点偏移距、下山拐点偏移距、开切眼处拐点偏移距、停采线处拐点偏移距；

2)、设定评判乌鸦位置优劣的适应度函数：

其中T为观察站个数，W_k、U_k分别是X_i作为概率积分参数在观测站k上预计的下沉值与水平位移值，分别是观测站k上的实测下沉值与实测水平位移值；

3)、更新乌鸦位置，种群中每一只乌鸦按照引入Levy飞行策略和领导者策略后的乌鸦搜索公式进行搜索；

4)、按照引入替补乌鸦策略后的乌鸦搜索公式产生替补乌鸦将超出解空间的乌鸦位置进行替换，更新乌鸦的位置；

5)、计算更新后乌鸦位置的适应度，按照乌鸦记忆位置更新公式对乌鸦的记忆位置进行更新；

6)、重复步骤3)至步骤5)，直至达到最大迭代次数或满足精度条件时将乌鸦记忆值中适应度函数最优值作为结果输出。