[发明专利]一种基于多种群协同的多目标水循环优化方法在审

专利信息
申请号: 202010994516.8 申请日: 2020-09-21
公开(公告)号: CN112085294A 公开(公告)日: 2020-12-15
发明(设计)人: 王塞塞;于治楼;梁记斌 申请(专利权)人: 山东超越数控电子股份有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/00
代理公司: 济南信达专利事务所有限公司 37100 代理人: 姜明
地址: 250100 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 多种 协同 多目标 水循环 优化 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于多种群协同的多目标水循环优化方法,属于多目标水循环优化技术领域。本发明的基于多种群协同的多目标水循环优化方法对水滴进行初始化,得到初始化水资源形成小溪,并创建外部存档集;对多有小溪按照河源评估排序,得到初始化最优点即初代大海;将初始化小溪排序得到的每个点存入外部存档集,对外部存档集进行更新,得到第一代新点,并对第一代新点排序得到外部存档集最优点;基于初始化最优点和外部存档集最优点对初始化水滴进行汇流优化,得到第二代小溪并返回外部存档集得到第三代小溪;达到迭代上限输出最终结果。该发明的基于多种群协同的多目标水循环优化方法能够极大提高了优化速度,具有很好的推广应用价值。

技术领域

本发明涉及多目标水循环优化技术领域,具体提供一种基于多种群协同的多目标水循环优化方法。

背景技术

多目标优化方法是针对于单目标优化方法提出的,主要用以解决多目标优化问题。传统的单目标优化方法在解决多目标优化问题时,大都会利用一套先验的系数将多个目标进行加权,优化问题最终会变为一个单目标优化问题,之后利用单目标优化算法对该问题进行优化。

与多目标优化算法相比,单目标优化算法最大的问题在于,先验的系数会导致优化结果偏向于系数方向,多个目标函数的极优解总是会受到系数影响,假如系数选取并不符合要求,则最终结果可能会发生较大偏差。

而与单目标优化算法相比,多目标优化算法最大的问题在于,由于同时考虑多个优化目标,其优化过程会更加曲折,优化速度会更慢,最终可能无法应用于实际生产过程。

发明内容

本发明的技术任务是针对上述存在的问题,提供一种能够极大提高了优化速度基于多种群协同的多目标水循环优化方法。

为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:

一种基于多种群协同的多目标水循环优化方法,该方法中,对水滴进行初始化,得到初始化水资源形成小溪,并创建外部存档集;对多有小溪按照河源评估排序,得到初始化最优点即初代大海;将初始化小溪排序得到的每个点存入外部存档集,对外部存档集进行更新,得到第一代新点,并对第一代新点排序得到外部存档集最优点;基于初始化最优点和外部存档集最优点对初始化水滴进行汇流优化,得到第二代小溪并返回外部存档集得到第三代小溪;达到迭代上限输出最终结果。

作为优选,该基于多种群协同的多目标水循环优化方法具体包括以下步骤:

S1、根据给定的种群大小NP及决策变量的个数N来确定初始解;

S2、随机选取NP/m的种群作为第一目标的河源,进行第一个目标维度的单目标优化,其中m为目标函数的维度;

S3、当河流的适应值与海洋的适应值之差小于一个给定的数值时,执行蒸发算子进行重新初始化;

S4、将优化后的结果合并为一个集合A1,之后根据第一个目标的目标函数值大小对结果进行排序,找出最优的值为下一次优化的海洋,剩余最优的依次为河流、小溪;

S5、取之后的NP/m的种群为第二个目标的河源,进行第二个目标的优化,形成A2

S6、重复步骤S2至S5,将目标优化完成,形成A1-Am共计m个结果集合;

S7、设置一个大小为Nw的外部存档集S,将A1-Am存入S中,根据多目标占优方式及拥挤度方式,对集合S进行排序,最优的为海洋,其余的为河流、小溪;

S8、类比步骤S2,对外部存档集进行多目标优化;

S9、将新生成的小溪、河流再次存入外部存档集S中,重复步骤S7;

S10、重复步骤S2;

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