一種基于群體合作決策機(jī)制的數(shù)值優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于群體合作決策機(jī)制的數(shù)值優(yōu)化方法。本發(fā)明方法首先建立個(gè)體位置協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用是保持個(gè)體之間的距離，便于群體能夠探索較大的搜索空間；其次，建立個(gè)體速度協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用保持個(gè)體之間的速度一致，在速度一致過程中，個(gè)體之間的速度進(jìn)行了協(xié)調(diào)，從而使一致后的速度方向能夠指向全局最優(yōu)值所在的位置；再次，建立方向協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用是使個(gè)體的運(yùn)動(dòng)方向和個(gè)體決策獲得的運(yùn)動(dòng)方向保持一致，個(gè)體決策獲得的運(yùn)動(dòng)方向是個(gè)體充分利用環(huán)境的信息對(duì)于全局最優(yōu)位置所在方向的判斷。本發(fā)明可以處理上述提出的當(dāng)前數(shù)值優(yōu)化方法所遇見的問題，而且，對(duì)于其它類型的數(shù)值優(yōu)化問題，也能夠獲得好的優(yōu)化結(jié)果。
【專利說明】一種基于群體合作決策機(jī)制的數(shù)值優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算智能領(lǐng)域，涉及一種群體合作決策的數(shù)值優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]數(shù)值優(yōu)化問題是一類真實(shí)世界優(yōu)化問題的統(tǒng)稱，研究數(shù)值優(yōu)化問題對(duì)于人類社會(huì)有著重要的經(jīng)濟(jì)意義和社會(huì)意義，例如:危險(xiǎn)氣味源定位問題可以看作是一類數(shù)值優(yōu)化問題，優(yōu)化的目標(biāo)是尋找具有最大濃度信息的氣味源位置，對(duì)于該問題的解決具有重要的社會(huì)意義；此外，車間工序調(diào)度問題，優(yōu)化的目標(biāo)是如何找到工序的最優(yōu)排序，從而使所需要的等待時(shí)間最小，對(duì)于該問題的解決則會(huì)產(chǎn)生較大的經(jīng)濟(jì)效益等等。然而，存在一類數(shù)值優(yōu)化問題，該問題的特點(diǎn)要求數(shù)值優(yōu)化算法中群體初始位置位于一個(gè)狹小的空間中，并且群體中個(gè)體的最大運(yùn)動(dòng)速度受限。在這一種情況下，當(dāng)前的數(shù)值優(yōu)化方法不能夠獲得好的優(yōu)化結(jié)果，原因在于數(shù)值優(yōu)化方法的優(yōu)化性能主要取決于群體的位置分布。即，位置的空間分布越大，個(gè)體的運(yùn)行動(dòng)力越強(qiáng)，相應(yīng)的探索能夠越強(qiáng)。在這一背景下，本發(fā)明彌補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)的不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目標(biāo)是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，提出基于群體合作決策機(jī)制的數(shù)值優(yōu)化方法。該方法保留了傳統(tǒng)方法的計(jì)算簡單的優(yōu)點(diǎn)，也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)值優(yōu)化方法的不足，在算法收斂性保證的前提下，具有較高的優(yōu)化性能。
[0004]本發(fā)明方法首先建立個(gè)體位置協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用是保持個(gè)體之間的距離，便于群體能夠探索較大的搜索空間，同時(shí)，位置協(xié)調(diào)項(xiàng)隨迭代次數(shù)而變化，在群體進(jìn)化過程中，將減少個(gè)體之間的距離，增強(qiáng)在迭代后期群體的挖掘能力；其次，建立個(gè)體速度協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用保持個(gè)體之間的速度一致，在速度一致性過程中，個(gè)體之間的速度進(jìn)行了協(xié)調(diào)，從而使一致后的速度方向能夠指向全局最優(yōu)值所在的位置；再次，建立方向協(xié)調(diào)項(xiàng)，該項(xiàng)的主要作用是使個(gè)體的運(yùn)動(dòng)方向和個(gè)體決策獲得的運(yùn)動(dòng)方向保持一致，個(gè)體決策獲得的運(yùn)動(dòng)方向是個(gè)體充分利用環(huán)境信息對(duì)于全局最優(yōu)位置所在方向的判斷，因此，個(gè)體需要和個(gè)體決策獲得的運(yùn)動(dòng)方向保持一致。本發(fā)明可以處理上述提出的當(dāng)前數(shù)值優(yōu)化方法所遇見的問題，而且，對(duì)于其它類型的數(shù)值優(yōu)化問題，能夠獲得好的優(yōu)化結(jié)果。
[0005]本發(fā)明方法的步驟包括:
[0006]第一步，初始化方法參數(shù):
[0007]a.初始化群體中個(gè)體數(shù)量η和每個(gè)個(gè)體的維數(shù)m。
[0008]b.在數(shù)值優(yōu)化問題的約束空間中，初始化群體中個(gè)體的位置1^0)(第i個(gè)個(gè)體第
j維)和速度v|(0)(第I個(gè)個(gè)體第j維)，i = 1，2，...，n，j = 1，2，...，m，其中:X修)
應(yīng)滿足數(shù)值優(yōu)化問題的邊界值條件，應(yīng)滿足|tf (0)| < Vjmtj., 是根據(jù)數(shù)值優(yōu)化問題的特點(diǎn)所給定的個(gè)體最大速度，I.I是絕對(duì)值符號(hào)。[0009]c.初始化個(gè)體的鄰居數(shù)N。根據(jù)鄰居數(shù)N，計(jì)算第i個(gè)個(gè)體的鄰居集合Jti，i = 1，
2，...，n，需要說明的是，鄰居集合的計(jì)算采用拓?fù)渚嚯x，即在所有個(gè)體中，離第i個(gè)個(gè)體距離最近的N個(gè)個(gè)體組成第i個(gè)個(gè)體的鄰居集合。
[0010]d.初始化群體合作決策公式中，各部分權(quán)重參數(shù)P1;P2和P3,并且權(quán)重參數(shù)應(yīng)滿足下列條件:
【權(quán)利要求】
1.一種基于群體合作決策機(jī)制的數(shù)值優(yōu)化方法，該方法包括以下步驟: 第一步，初始化方法參數(shù): a.初始化群體中個(gè)體數(shù)量η和每個(gè)個(gè)體的維數(shù)m； b.在數(shù)值優(yōu)化問題的約束空間中，初始化群體中個(gè)體的位置W(O)(第i個(gè)個(gè)體第j維)和速度v'/(0)，i = 1,2,..., n, j = 1,2,..., m,其中::r丨(O)應(yīng)滿足數(shù)值優(yōu)化問題的邊界值條件，應(yīng)滿足< 4眶，是根據(jù)數(shù)值優(yōu)化問題的特點(diǎn)所給定的個(gè)體最大速度，I.I是絕對(duì)值符號(hào)； C.初始化個(gè)體的鄰居數(shù)N;根據(jù)鄰居數(shù)N，計(jì)算第i個(gè)個(gè)體的鄰居集合矣，i = I,.2，...，n，鄰居集合的計(jì)算采用拓?fù)渚嚯x，即在所有個(gè)體中，離第i個(gè)個(gè)體距離最近的N個(gè)個(gè)體組成第i個(gè)個(gè)體的鄰居集合； d.初始化群體合作決策公式中,各部分權(quán)重參數(shù)P1,P2和P3,并且權(quán)重參數(shù)應(yīng)滿足下列條件:
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104036138SQ201410260753
【公開日】2014年9月10日 申請(qǐng)日期:2014年6月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月12日
【發(fā)明者】呂強(qiáng), 王平, 張波濤, 謝小高, 王堅(jiān) 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)