[发明专利]一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法

权利要求书

1.一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：随机生成一组初始成员，判断初始成员内各成员是否满足边界条件；

S2：并行计算初始成员内各成员的适应度函数值并保存具有最大适应度的成员信息及其适应度函数值；

S3：利用子种群系数将初始成员种群分为PSO子种群和WSA子种群并分别寻优；

S4：根据子种群系数更新规则来判断相邻两次迭代所获取的全局最优适应度函数值变化是否小于给定阈值，若是，增大子种群系数值，若否，减小子种群系数值；

S5：判断迭代次数是否达到终止条件，若是，输出数据结果，若否，返回步骤S2继续进行。

2.根据权利要求1所述的一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中判断初始成员内各成员是否满足边界条件，其描述公式为：

式中，u_i为初始成员内各成员，δ为全局约束半径。

3.根据权利要求1所述的一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中的适应度函数值的计算公式为：

式中，J(u_i)为适应度函数值，为初始扰动。

4.根据权利要求1所述的一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，所述步骤S3中的PSO子种群，其描述公式为：

式中，上标k和k+1均表示为迭代次数，和均表示PSO子种群前后迭代过程中的成员的速度，和均表示前后迭代过程中的成员，表示第k此迭代的局部最优，c₁和c₂为常系数，α和β为分布在0到1之间的随机数，表示全局最优，ω为惯性系数，γ为控制速度系数。

5.根据权利要求1所述的一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，所述步骤S3中的WSA子种群，其描述公式为：

式中，θ表示WSA子种群前后迭代过程中的成员的速度，r为局部寻优半径，s为前后迭代过程中的成员的更新步长，rand()为产生[-1，1]随机值的函数，escape()为大于3r的随机距离。

6.根据权利要求1所述的一种用于条件非线性最优扰动的自适应协同数据处理方法，所述步骤S4中的子种群系数更新规则，其描述公式为：

式中，a为调整前的子种群系数，a¹为调整后的子种群系数。