[发明专利]一种改进樽海鞘群算法的方法

权利要求书

1.一种改进樽海鞘群算法的方法，其特征在于，包括：

步骤一，设定种群规模N、迭代次数Iteration、维数D以及上下边界ub和lb；

步骤二，初始化樽海鞘群个体的位置，并计算每个个体的适应值，将最小适应值个体的位置确定为食物源位置FoodPosition；

步骤三，将樽海鞘群分为领导者和跟随者两类，第一个樽海鞘个体为领导者，其余樽海鞘为跟随者；

步骤四，生成衰减因子A(l)，领导者根据领导者的位置更新公式移动；

步骤五，生成随机数k，跟随者根据跟随者的位置更新公式移动；

步骤六，计算更新位置后的个体适应值，若小于当前食物源位置FoodPosition的适应值，则更新FoodPosition；

步骤七，判断当前迭代次数是否达到预设迭代次数，若已达到，结束迭代，否则返回执行步骤四；

步骤八，输出FoodPosition位置及适应值。

2.根据权利要求1所述的一种改进樽海鞘群算法的方法，其特征在于，步骤四具体包括：

根据改进的领导者位置更新公式对领导者位置进行更新，添加衰减因子的领导者位置更新公式为：

其中，表示第一个樽海鞘个体(领导者)在第j维的位置，FoodPosition_j表示在第j维食物源的位置，ub_j和lb_j分别表示在第j维搜索空间上下界，系数c₁定义如下：

其中，l表示当前迭代次数，L表示总迭代次数。参数c₂和c₃取[0,1]的随机数，它们分别决定了在j维位置更新的移动步长，以及前进还是后退；

衰减因子是一个非线性递减函数。

3.根据权利要求1所述的一种改进樽海鞘群算法的方法，其特征在于，步骤五具体包括：比较跟随者与前一个跟随者的适应值，根据改进的跟随者位置更新公式对跟随者位置进行更新，引入动态学习的跟随者位置更新公式为

其中，表示第i个樽海鞘个体(跟随者)在第j维的位置，和分别表示和两位置的适应值，k是服从参数为0.5的指数分布随机数。