[发明专利]一种基于遗传计算的二维泊松方程快速求解方法

权利要求书

1.一种基于遗传计算的二维泊松方程快速求解方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）采用遗传计算对松弛因子进行全局寻优，适应度函数建模为与迭代次数                                               以及收敛精度有关的多目标适应度函数，式中，表示电场、磁场或温度场点处的位函数，表示当前迭代数；

（2）初始化种群，采用截断选择法与稳态繁殖法相结合对种群进行优胜劣汰的筛选，只保留精英个体，提高种群的多样性；

（3）新个体由父个体的线性插值及非均匀变异产生，交叉概率和变异概率根据自适应遗传算法进行计算；

（4）判断收敛性，遗传算法的收敛条件是迭代次数超过300或者最大适应度连续3代变化都小于，算法收敛时适应度最大值对应的个体即为最佳松弛因子；

（5）若算法收敛，则选用五台处理能力相同的PC机作为硬件平台，一台作为主机，其余作为从机，主机与从机通信，从机之间互不干扰；将遗传计算得到的最佳松弛因子作为并行超松弛迭代算法的松弛因子，进行并行超松弛迭代计算，实现二维泊松方程的快速计算；

若算法不收敛，则返回步骤（2），继续通过截断选择法与稳态繁殖法相结合对种群进行优胜劣汰的筛选。

2.按照权利要求1所述的基于遗传计算的二维泊松方程快速求解方法，其特征在于：所述步骤（2）中，初始化种群时，设置种群大小，染色体长度为15，进化代数，变异算子，截断阈值。

3.按照权利要求1或2所述的基于遗传计算的二维泊松方程快速求解方法，其特征在于，所述多目标适应度函数为：

               ；

                       ；

式中c1、c2为正加权系数，满足c1+c2=1，为迭代次数，表示电场、磁场或温度场中点处的位函数，表示松弛因子，表示当前代的最大误差；表示当前代迭代次数的最大值，为正整数。