[发明专利]约束均匀试验方案设计方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.基于多目标演化算法的约束均匀试验方案设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，根据输入的试验方案的数量参数，随机生成初始化的实验方案，形成初始种群；

S2，判断是否满足终止条件，如果满足终止条件，则跳转到步骤S7；如果不满足迭代条件，则跳转到步骤S3；

S3，从当前种群中选择出对应适应度最高的S个种群个体作为父代种群，并构建概率模型种群个体的编码形式为X＝[x₁,x₂,x₃,…x_n],μ_i表示父代种群中前1/2的个体在每个设计变量上的均值，σ_i表示父代种群前1/2的个体在每个设计变量上的方差；具体计算公式如下：

通过计算得到均值μ_i和方差σ_i，可以用如下概率模型来描述潜在的优秀解空间；

其中，M＝n/2，概率模型是对M个父代个体的数据特征进行建模，每个个体有n个维度，x_t,i表示第t个个体的i维度；

S4，从父代种群中随机选择三个完全不同的父代个体解x^r1、x^r2和x^r3，以(1-δ)概率利用差分算子产生子代；以一定概率δ利用分布估计算子产生子代，合并子代，其中，差分算子利用如下公式：

分布估计算子从概率模型Ψ(x_i；μ_i,σ_i)中采样产生y_j，y_j是第j个子代，x_j是第j个父代；

S5，根据设定的目标函数，对得到的子代种群中每个个体的违反约束的程度进行评估f₁，并根据种群个体间的最小欧几里得距离f₂对其均匀性进行评估，评估整体的约束性和整体的均匀性；

S6，根据整体的约束性评估和均匀性评估，用非支配选择的方法，将目标值优的试验方案作为更新后的种群，跳转到步骤S2；

S7，将最终得到的试验方案输出，进行后序的仿真试验。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤S5中，解空间的m约束条件可以分为等式约束h_j(x)＝0,j＝1,…,l和不等式约束g_j(x)＝0,j＝1,…,l两大类，通过转换将个体试验方案x的不等式、等式约束违反程度定义如下：

其中，ε是等式约束的正容忍值，个体试验方案x的总约束违反程度定义为:f₁指标越大，表示该试验方案的约束违反程度越大；当违反约束的程度为0时，表示该方案满足所有的约束条件；

均匀性指标是计算种群中每个个体和其他个体之间的欧几里得距离，并将每个个体与其他个体最小的那个距离作为这个个体的均匀性量度，即f₂＝D(x)＝min({‖x-x_i‖|i∈N})。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中的终止条件是，计算得到的种群个体间的最小欧几里得距离经过C次迭代后没有增长。