[发明专利]基于参考方向的代理差分演化算法

权利要求书

1.一种基于参考方向的代理差分演化算法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，演化过程分为两个阶段，每个阶段采用不同的演化策略；第一阶段的主要任务是全局探索和宏观局部开发；第二阶段的主要任务是微观局部开发；

其次，采用全局代理模型，对整个搜索空间进行建模，将种群引导到全局最优解可能存在的区域，每个子种群与参考方向相关联，子种群在参考方向的引导下进行快速局部收敛；

最后，设计产生突变因子和交叉因子的机制，以促进算法的有效探索与开发。

2.一种基于参考方向的代理差分演化算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.1，初始化种群及相关参数；

步骤1.2，用真实函数和代理模型评价所有个体的适应度；

步骤1.3，初始化交叉因子CR；

步骤1.4，设置状态；

步骤2.1，计算在种群中要选取的适应度高的个体的比率p_rate；产生变异因子F_i.G，i＝1...N；

步骤2.2，如果当前状态State为1，则进行全局探索和局部宏观开发；

步骤2.3，如果当前状态State不为1，则进行局部微观开发；

步骤2.4，对于每一个个体，如果子代比父代的适应度高，则保存子代，并把父代归档；否则保留父代；

步骤2.5，更新档案和当前种群；

步骤2.6，更新代理模型；

步骤2.7，如果更新的个体规模小于给定的阈值σ，则用代理模型更新最差的个体；

步骤2.8，如果档案中个体的规模超出指定规模，则随机删除多余的个体；

步骤2.9，如果演化成功个体的交叉因子数目超过了种群规模，则随机删除多余的交叉因子；

步骤2.10，如果在第G代没有个体演化成功，则重新产生交叉因子，并将状态Stage设置为2；

步骤2.11，如果在第G代只有部分个体演化成功，则重新产生交叉因子；

步骤3，如果满足演化终止条件，演化终止条件是当前函数评价次数FES超过最大函数评价次数MaxFES，MaxFES＝D×10000，D是求解问题的维数，则停止演化并输出全局最优解；否则转到步骤2.1继续进行演化。

3.根据权利要求2所述的一种基于参考方向的代理差分演化算法，其特征在于，步骤1.3所述的初始化交叉因子CR包括以下步骤：

首先计算在种群中要选取的适应度高的个体的比率p_rate；接着，选择种群(POp)中100×p_rate％个适应度高的个体作为p_best；最后产生交叉因子CR。