[发明专利]一种求解实值优化问题的文化算法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能、优化算法领域，特别涉及一种求解实值优化问题的文化算法。

背景技术

文化算法具有双层进化结构，包括信仰空间和种群空间，两个空间通过一组通讯函数相互联系。种群空间中可以应用各种基于种群的进化算法，利用接收函数选取优秀个体，提取知识储存在信仰空间中，信仰空间中的知识利用影响函数来指导种群空间中个体的进化。

现有文化算法信仰空间的知识仅依靠种群空间中个体提取，上一代知识和下一代知识之间并没有显性联系。有可能会导致文化算法的双演化结构失效，早熟收敛。

人类社会中的知识之间是相互联系具有传承性的，本文算法提出了三种建立上下代知识之间联系的方法，用以提高文化算法收敛到全局最优解的成功率，最优解的求解精度和算法稳定性。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，提出了一种求解实值优化问题的文化算法具体方案如下：

一种求解实值优化问题的文化算法，步骤如下：

步骤一，初始化文化算法相关参数；

步骤二，初始化种群空间，评价个体的适应度值；

步骤三，初始化信仰空间；

步骤四，影响函数生成新个体；

步骤五，父子竞争更新种群；

步骤六，种群个体交叉变异；

步骤七,从种群空间提取形势知识和规范知识；

步骤八，利用知识精炼方法更新信仰空间知识；

步骤九，判断是否满足终止条件；是，算法终止；否，返回步骤四；

所述步骤八中的知识精炼方法分别包括：方法一，根据平均变化量之和更新信仰空间知识(CAbm)；方法二，根据变化量平方和的算术平方根来更新信仰空间知识(CAbv)和方法三，根据父母中心交叉来更新信仰空间知识(CApc)。

所述方法一，根据平均变化量之和更新信仰空间知识(CAbm)的计算公式如下：

M＝sk^t+1-sk^t (1)

f(i)＝M(i)*N(i)(3)

sk^t+1＝sk^t+1+f (4)

假设可行解是n维变量，i＝1,2,…,n；公式(1)中,sk^t是第t代形势知识， sk^t+1是第t+1代形势知识，M是第t+1代形势知识和第t代形势知识的变化量；公式(2)中，sum(M)是M的各维变量之和，N是M各维变化量占总变化量和的比例，公式(3)中M(i)是M的第i维变量，N(i)是N的第i维变量，f(i)是f 的第i维变量在原变化量的基础上沿变化方向增加的量，按照公式(4)更新出新的第t+1代的形势知识。

所述方法二，根据变化量平方和的算术平方根来更新信仰空间知识(CAbv)的计算公式如下：

M＝sk^t+1-sk^t (5)

f(i)＝M(i)*N(i)(7)

sk^t+1＝sk^t+1+f (8)

公式(5)中，sk^t是第t代形势知识，sk^t+1是第t+1代形势知识，M是第t+1 代形势知识和第t代形势知识的变化量，公式(6)中sum(M.^2)表示M各维变量平方和，各变量向不同方向变化时，不考虑正负号求和可能会导致变化量的和较小，所以设计N是M各维变化量占总变化量平方和开根号的比例，公式(7) 中f是在原变化量的基础上沿变化方向增加的量，按照公式(8)更新出新的第 t+1代的形势知识。

所述方法三，根据父母中心交叉来更新信仰空间知识(CApc)，计算公式如下：

假设可行解是n维变量，则i＝1,2,…,n；其中l_i，u_i,分别表示可行解第i 维变量取值的下界和上界；其中表示第t代的形势知识的第i维变量，表示第t+1代的形势知识的第i为变量，I_i表示第t+1代形势知识和第t代形势知识的第i维变量之间差值的绝对值，利用公式(9)计算两代形势知识第i维变量的变化量；d是0，1之间的随机数；利用公式(10)、(11)更新第i维变量的上界和下界，利用公式(12)更新第t+1代形势知识的第i维变量。