[发明专利]一种基于改进物种保存策略的多峰优化骨干微粒群算法

摘要

本发明公开了属于优化领域的一种基于改进物种保存策略的多峰优化骨干微粒群算法。它首先对遗传算法中的物种保存策略进行改进，主要包括1)种子的遴选范围是微粒群算法中的个体极值，防止振荡现象；2)定义了物种的相似度，用以保持种子的多样性；3)子种群的形成不再依赖于小生境半径，非种子微粒归属于离自身最近的种子。然后，将改进后的物种保存策略引入传统单峰优化的骨干微粒群算法，实现整个可行域的多个峰值搜索。本发明可同时搜索多个峰值，且全局搜索能力强，收敛速度快，求解精度高，参数设置少，非常适合工程实际应用。

主权项

1.一种基于改进物种保存策略的多峰优化骨干微粒群算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构造优化问题的适应度函数，进行算法初始化；步骤2：利用适应度函数，计算每个微粒的适应值；步骤3：更新微粒个体极值；步骤4：更新/确定物种种子；步骤5：计算微粒到各个种子的距离，确定微粒的归属；步骤6：更新微粒位置x_i，其中每个微粒的第j维位置更新公式：，式中N(∙)表示高斯分布；是高斯分布的均值；是高斯分布的标准差；步骤7：若满足停止条件，搜索停止，输出所有全局最优位置和全局最优适应值；否则，返回步骤2继续搜索。