[发明专利]一种具有能级激发机制的多尺度量子谐振子优化方法

权利要求书

1.一种具有能级激发机制的多尺度量子谐振子优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101.根据目标函数f(x)的定义域[LB,UB]确定初始的算法尺度σ_S＝UB-LB，并接受指定的采样区域个数k、激发数目λ和优化收敛精度σ_Min，其中，σ_S和σ_Min为正实数，λ和k为自然数，并满足条件0＜λ≤k；

S102.在所述定义域[LB,UB]内随机生成k个采样值x_i(i＝1,2,3,…,k)，然后计算所有采样值x_i的标准差σ_k；

S103.若当前的算法尺度σ_S大于所述优化收敛精度σ_Min，则执行步骤S104，否则执行步骤S109；

S104.若当前的标准差σ_k大于当前的算法尺度σ_S，则将能级稳定标识位Flag_stable初始化为0，然后执行步骤S105，否则执行步骤S107；

S105.若当前的能级稳定标识位Flag_stable等于0，则重置该能级稳定标识位Flag_stable为1，然后针对每个采样值x_i，分别按正态分布生成一个新的采样值x′_i，并在f(x′_i)＜f(x_i)时将采样值x_i替换为新采样值x′_i，即x_i＝x′_i，同时设置能级稳定标识位Flag_stable为0，最后返回执行步骤S105，否则执行步骤S106；

S106.重新计算当前所有采样值x_i的标准差σ_k，并将对应目标函数f(x)的函数值的最大采样值x_worst替换为当前k个采样值x_i的平均值即x_worst＝x^mean，然后返回执行步骤S104；

S107.以当前k个采样值x_i中对应目标函数f(x)的函数值的最小采样值x^opt为区域中心，在新区域[x^opt-hσ_S,x^opt+hσ_S]的范围内按均匀分布x″_j～U[x^opt-hσ_S,x^opt+hσ_S]随机生成λ个新的采样值x″_j(j＝1,2,3,…,λ)，然后将对应目标函数f(x)的函数值的最大λ个采样值x_worst,j(j＝1,2,3,…,λ)逐一地替换为新采样值x″_j，即x_worst,j＝x″_j，最后执行步骤S108，其中，h为倍率常数；

S108.对当前的算法尺度σ_S进行缩小处理，然后返回执行步骤S103；

S109.输出对应目标函数f(x)的函数值的最小采样值x_best及对应的目标函数结果f(x_best)。

2.如权利要求1所述的一种具有能级激发机制的多尺度量子谐振子优化方法，其特征在于，在所述步骤S109之后，还包括如下步骤：应用所述采样值x_best及对应的目标函数结果f(x_best)进行工业自动控制。

3.如权利要求1所述的一种具有能级激发机制的多尺度量子谐振子优化方法，其特征在于：所述对当前的算法尺度σ_S进行缩小处理的具体方式为减半处理，即σ_S＝σ_S/2。

4.如权利要求1所述的一种具有能级激发机制的多尺度量子谐振子优化方法，其特征在于：所述采样区域个数k的值介于15～100之间。