[发明专利]一种基于混合差分人工蜂群算法的焊接梁设计方法

权利要求书

1.一种基于混合差分人工蜂群算法的焊接梁设计方法，其特征在于，包含以下过程：

步骤S1、融合混合差分人工蜂群算法和三角搜索策略形成EABC-BB算法，克服其它算法容易陷入局部最优解导致早熟收敛的缺点；

步骤S2、EABC-BB算法在混合差分人工蜂群算法的基础上，根据三角搜索策略产生高斯分布候选解；

步骤S3、在S2的基础上，根据前一代的成功搜索经验动态调整交叉概率CR，增强算法适应解决不同问题的能力；

步骤S4、采用惩罚函数方法将焊接梁设计问题转化为无约束优化问题；

步骤S5、用EABC-BB算法求解焊接梁设计问题所转化的无约束优化问题。

2.如权利要求1所述的基于混合差分人工蜂群算法的焊接梁设计方法，其特征在于，所述的混合差分人工蜂群算法是基于人工蜂群算法结合以差分进化算法形成的；

所述的人工蜂群算法中人工蜂群包含了3种不同类型的蜜蜂：雇佣蜂、观察蜂以及侦察蜂，人工蜂群算法采用一个随机生成的群体开始迭代搜索；设食物源的规模为SN，其中，食物源x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_iD)代表一个候选解,首先按照公式(1)生成SN个初始解；

其中，i＝1,2,…,SN,j＝1,2,…,D.D是变量的维数.x_j^L与x_j^U分别是第j维的下界与上界,算法开始迭代之后，人工蜂群算法根据蜜蜂的类型将搜索过程分为3个阶段：

步骤S1.1、雇佣蜂阶段：每只雇佣蜂在对应的食物源x_i处根据公式(2)生成一个候选解v_i＝(v_i1,v_i2,...,v_iD)，若v_i的适应值比x_i的适应值更优，则用v_i替换x_i：

v_i,j＝x_i,j+φ_i,j(x_i,j-x_k,j) (2)

其中，是[-1，1]之间的随机数，k∈{1,2,…,SN}是随机选择的一个食物源，且k≠i，j∈{1,2,…,D}是随机选择的一个维度；

步骤S1.2、观察蜂阶段：在所有雇佣蜂完成勘探之后，观察蜂按照公式(3)定义的概率随机选择一个食物源i进一步开采：

在式(3)中，fit_i是食物源x_i的适应度值.从上述公式可见，食物源的适应度值越大，被观察蜂选中的概率越高；其中，fit_i按公式(4)计算：

在公式(4)中，f_i是第i个解的目标函数值；

步骤S1.3、侦察蜂阶段：当雇佣蜂对应的食物源经过limit次未更新，说明该食物源已被开采耗尽；这种情况下，重新随机初始化一个新食物源代替x_i；

所述的差分进化算法中差分进化是一种利用NP个D维参数向量的并行直接搜索方法，参数形式如下：

x_i，G，i＝1，2...NP

差分进化的基本策略可以描述如下：

步骤S2.1、对于每个目标矢量x_i，G，i＝1，2...NP，一个突变载体是根据公式(5)计算：

其中，随机索引r₁，r₂，r₃∈{1，2，…，NP}并且为整数，相互不同且F>0，随机选择的整数r₁，r₂和r₃的选择与行程索引i不同，其中F是控制微分变异放大的实数常数因子范围为[0,2]；

步骤S2.2、通过交叉增加扰动参数向量的多样性，为此，试用矢量如公式(6)所示:

u_i，G+1＝(u_1i，G+1，u_2i，G+1，…，u_Di，G+1) (6)

公式(6)中：

在公式(7)中，randb(j)是统一的随机数发生器的第j个评估，其结果为[0,1]，CR是交叉常数必须由用户决定范围为[0,1]，rnbu(i)是随机选择的索引在{1，2，…，D}中能够确保u_i，G+1从v_i，G+1中获取至少一个参数；

步骤S2.3、为了决定u_i，G+1是否应该成为G+1的成员，使用贪婪准则将试验向量u_i，G+1与目标向量x_i，G进行比较，如果向量u_i，G+1比x_i，G产生更小的代价函数值，那么x_i，G+1被设置为u_i，G+1，从而使得u_i，G+1成为第G+1代种群成员；否则，旧值x_i，G被保留。