[发明专利]一种基于扰动粒子群的众测联盟建立方法

权利要求书

1.一种基于扰动粒子群的众测联盟建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，数据采集:根据能力函数初始化worker的报酬，获取应用场景中的对象拥有的功能测试、性能测试、兼容性测试、安全测试四个特征的数据；

步骤2，数据预处理：将安全测试和性能测试特征进行合成，得到所有特征数据及能力函数组成的三维数据集，作为群优化的初始位置分布，使用PSO算法，在加入一定扰动后，粒子初始位置分布在一定范围内，初始化众测联盟；

步骤3，联盟优化：基于步骤2，根据初始化数据及给定的能力函数，计算获取基于收益的最优解，根据不同的特征数据，调整计算过程中的能力函数；

步骤4，联盟形成，迭代进行步骤3的操作，每个粒子通过追随自身的个体最好位置与群体的全局最好位置来动态调整自己的飞行速度，最后通过搜索迭代找到近似最优解。

2.根据权利要求1所述基于扰动粒子群的众测联盟建立方法，其特征在于：步骤2中数据预处理方法如下：

步骤2a)，定义能力函数：

其中，表示能力函数，表示位置矢量，t表示迭代次数，表示某一位置的速度；

合成安全测试和性能测试特征数据，获取三维数据集；

步骤2b)加入扰动，使得粒子初始位置分布在一定范围内，初始速度其中，初始位置其中，各参数满足：

其中，K_i表示粒子序号，表示该粒子速度，表示该粒子位置，

步骤2c)，初始化众测联盟，定义群体规模m；

步骤2d)，运用PSO算法计算。

3.根据权利要求2所述基于扰动粒子群的众测联盟建立方法，其特征在于：步骤3中联盟优化的方法：

步骤3a)，初始化最大迭代次数t_max，算法精度ε，以及参数r₁,r₂,c₁,c₂,ω_max,ω_min，其中，参数r₁,r₂满足0≤r₁，r₂≤1；

步骤3b)，判断PSO算法终止条件：若成立，则输出当前位置矢量及精度值，并结束算法；

步骤3c)，否则判断t＞t_max是否成立，若成立，则输出当前位置矢量及精度值，并结束算法；

步骤3d)，若不成立，则重复步骤3b)和步骤3c)，直到满足条件。

4.根据权利要求3所述基于扰动粒子群的众测联盟建立方法，其特征在于：步骤4中联盟形成的方法：

步骤4a)，在第t+1次迭代中，粒子进行速度和位置的更新公式：

其中：r₁、r₂为[0,1]之间的随机权重，用于保持群体的多样性,c₁、c₂为学习因子，V_i^t+1表示粒子i在t+1次迭代时的速度，ω表示惯性权重，P_i^best表示粒子i目前为止搜索到的最优位置，G^best表示整个粒子群目前为止搜索到的最优位置，表示粒子j在t次迭代时的位置；

步骤4b)，为保证迭代在一定范围内进行优化迭代，定义惯性权重ω如下：

其中：ω_max为初始权重，ω_min为最终权重，t_max为最大迭代次数，t为当前迭代次数；

步骤4c)，更新Pbest_j和Gbest，更新后的表示如：Gbest＝argmin(f(Pbest₁),f(Pbest₂),...,f(Pbest_m),)；

步骤4d)，更新和基于步骤4b)对惯性权重ω进行更新，然后对和进行更新。