[发明专利]一种基于物种保护的多模态多目标差分进化优化方法

权利要求书

1.一种基于物种保护的多模态多目标差分进化优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)设置种群规模N、最近邻个体数量Nns、物种个数Sp、物种最小规模β、进化最大迭代次数FES；

2)随机生成初始种群P＝{x₁，x₂，...，x_N}；

3)使用差分变体方法，如公式(1)、(2)、(3)，生成规模为N的子种群Q；

其中表示一个解的n个维度，r₁，r₂，r₃，r₄，r₅∈{1，2，...，N}表示五个互不相同且不等于i的索引，F₁和F₂表示差分进化中的两个缩放因子，L＝(L¹，L¹，...，L^q，...Lⁿ)和U＝(U¹，U¹，...，U^q，...Uⁿ)分别表示搜索空间的n维上边界向量和下边界向量；

4)将种群P和种群Q合并为联合种群U；

5)对种群U进行物种划分操作：初始化已被划分的个体集合choose和物种中心个体集合center，使用公式(4)计算本次迭代的物种半径r；当仍有个体未被划分进入物种且物种数量小于Sp时，初始化一个新的物种集合Cp，之后随机选择一个未被选择的个体作为物种中心，将与物种中心距离小于r的个体全部置入Cp，这样就能得到一个新的物种；当仍有个体未被划分进入物种但物种数量已经到达Sp，这时将未被选择的所有个体划分进入距离其最近物种中心对应的物种中；当所有个体均被划分进入物种后，从规模最大的物种中剔除部分个体，首先对规模最大的物种进行非支配排序，之后对最后一层的非支配解根据公式(4)进行标准化后计算HAD值，如公式(5)所示，迭代地剔除物种中HAD值最大的个体，直到整个种群的规模为N；

其中F(x)_min和F(x)_max表示在目标空间每个维度的最小和最大值，U代表一个种群，|U|表示种群U的规模，||F(x)′-F(y)′||表示两个标准化后的个体在目标空间的欧氏距离；

6)从划分后的物种中选择最优种子个体：初始化最优种子个体集合Seed，将所有规模大于β的物种进行非支配排序，选择出其中所有的非支配解；之后对所有所选择的所有非支配解再次进行非支配排序，将排序后的个体从低非支配等级到高非支配等级依次放入物种最优种子集合Seed中，直到Seed规模大于物种的个数；随后对Seed中的个体迭代剔除其在最后一层非支配解集中的HAD值最小的个体，直到Seed的规模与物种个数相同；最终Seed中的个体即为将会被保护的最优个体；

7)种子保护操作将最优个体替换不好的个体，所有Seed中的个体都会被替换：初始化新的父代种群P，对种群U进行非支配排序，将非支配个体从低级到高级依次放入P中，直到P的规模大于等于N-|Seed|，随后迭代地从P中剔除最高非支配等级个体中HAD值最小的个体，直到P的规模等于N-|Seed|；

8)判断是否满足终止条件，即评估个体次数是否达到FES，若满足则输出当前种群P，否则使用差分变异方法生成|Seed|个数的个体，并返回4)。