一种基于多策略两阶段的竞争群优化方法
申请人信息
- 申请人:昆明理工大学
- 申请人地址:650093 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
- 发明人: 昆明理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于多策略两阶段的竞争群优化方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311500647.6 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117575002A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06N3/126 |
| 权利人 | 昆明理工大学 |
| 发明人 | 尚青霞; 谭民忠; 胡蓉; 张军磊 |
| 地址 | 云南省昆明市呈贡区景明南路727号 |
摘要文本
昆明理工大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及信息技术领域，且公开了一种基于多策略两阶段的竞争群优化方法，满足算法第一阶段的执行条件，对失败者粒子执行模糊搜索策略，对胜利者粒子执行自适应双方向采样策略，失败者粒子及其采样粒子向胜利者粒子进行学习，满足算法第二阶段的执行条件，失败者粒子向胜利者粒子进行加强收敛学习。该一种基于多策略两阶段的竞争群优化方法通过第一个进化阶段旨在如何高效的搜索整个空间，在此阶段，通过模糊搜索策略和自适应双方向采样策略两个策略的辅助下算法可以更高效地搜索整个空间，第二个进化阶段旨在进化的后期，适当提高种群收敛性，在此阶段，通过提出新的更新学习策略，以加速收敛，即使是当计算资源较少时，算法也能够达到较好的收敛效果。
专利主权项内容
1.一种基于多策略两阶段的竞争群优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、初始化设置算法的基础参数，其中基础参数包括种群规模N、优化终止条件、第一阶段占整个进化阶段的比例Rate和步进加速度Acc；S2、初始化种群P和参考向量V；S3、随机从种群P中选择两个粒子进行竞争，适应度超出预设值的粒子为胜利者粒子，适应度低于预设值的粒子为失败者粒子，将选择到的两个粒子从种群P中删除；S4、满足算法第一阶段的执行条件，对失败者粒子执行模糊搜索策略，对胜利者粒子执行自适应双方向采样策略，失败者粒子及其采样粒子向胜利者粒子进行学习；S5、满足算法第二阶段的执行条件，失败者粒子向胜利者粒子进行加强收敛学习；S6、胜利者粒子及其采样粒子和更新后的失败者粒子及其采样粒子都采用多项式变异的方式进行变异，将变异后的粒子都放入新种群P'中；S7、重复S3到S6，直到访问当前种群P中的所有粒子；S8、执行环境选择，生成下一代种群；S9、重复步骤S3到步骤S8，直至满足算法终止条件；S10、输出给定为题的最终优化解。 微信公众号马克 数据网