[发明专利]一种具有韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食寻优方法

权利要求书

1.一种具有韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食寻优方法，其特征在于：包括下列顺序的步骤：

(1)确定待研究对象的寻优变量X＝{x₁,x₂,x₃,...,x_s}；

(2)将待研究对象的寻优值即适应度转化为最优状态为0的适应度函数：J＝fitness(X)，最优值为J_min＝0；

(3)基于韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食寻优方法相关参数初始化；

(4)利用具有韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食方法进行寻优。

2.根据权利要求1所述的具有韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食寻优方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括以下步骤：

所述具有韦伯-费克纳情绪化突变操作的细菌觅食寻优方法的相关参数初始化，包括：

(3a)初始化细菌觅食相关参数

趋化步骤约定循环次数N_c、繁殖步骤约定循环次数N_re、消除-扩散步骤约定循环次数N_ed、消除-扩散概率P_ed、游动步长N_s、细菌总数N、引诱因子深度度量系数d_attract、引诱因子宽度度量系数w_attract、趋避高度度量系数h_repellent、趋避宽度度量系数w_repellent；

(3b)初始化其他相关参数

(3b-1)初始化激素调节参数

激素调节过程符合Hill函数变化规律，参数包括：惯性因子最大值w_max、惯性因子最小值w_min、惯性因子初始值w₀、阈值T、Hill系数n；

(3b-2)初始化情绪化突变相关参数

刺激阈值S₀、刺激函数S、情绪常数因子k。

3.根据权利要求1所述的基于激素调节机制的情绪化细菌觅食寻优算法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：

(4a)趋化操作：当时，个体将以步长逐渐向和θ_gb(j,k,l)的中心位置移动，否则，细菌个体将以相同的步长及方式逐渐向和θ_gb(j,k,l)的中心位置移动，以上述方式实现细菌个体位置更新；

其中：i表示细菌个体，j表示趋化步骤，k表示繁殖步骤，l表示消除-扩散步骤，θ_pb表示局部最佳位置，θ_gb表示全局最佳位置；

(4b)群集操作：在该阶段计算种群内部细菌个体之间的相互影响：

其中：J_cc(θ,P(j,k,l))表示细菌个体之间关系作用值，s表示维度；

(4c)基于激素调节机制的韦伯-费克纳情绪化突变操作：该过程中，根据韦伯-费克纳定律定义细菌个体的全局感知因子及历史感知因子，并根据二者计算情绪感知因子，将情绪感知因子与随机函数之间的大小关系作为细菌个体情绪化运行速度更新方式的判断标准；

根据韦伯-费克纳定律定义细菌的全局感知因子r_g和历史感知因子r_h；

所述全局感知因子历史感知因子

计算情绪感知因子：

细菌远离全局的最佳位置会对刺激产生强烈的反应，这些刺激将与其所经历的历史感知相比较，细菌的快乐和悲伤两种情绪会动态地改变自身的速度，受全局感知因子、历史感知因子及情绪感知因子影响的细菌个体的运行方式如下：

快乐细菌个体运行速度：

v(i+1,j,k,l)＝w(k₀)×v(i,j,k,l)+c×r_g×r_h×rand×[f(θ_g)-f(θ(i,j,k,l))] (3)

悲伤细菌个体运行速度：

在细菌个体运行速度更新过程中采用激素调节细菌个体的惯性因子，因激素调节过程符合Hill函数变化规律，所以利用Hill函数实现激素调节过程，Hill函数是由上升函数及下降函数组成，Hill函数是一种凹函数并且在正数区域内呈递减趋势，具有单调性及非负性，所述特征表明其具有较好的收敛性，并且可以确保寻优解的质量，将Hill函数作用于惯性因子可很好控制细菌个体运行速度更新过程中的个体间的紧密度，提升算法收敛性的同时可确保寻优解的质量，经Hill函数调节的细菌个体的惯性因子w(k₀)计算公式为：

经激素调节机制改进后的细菌个体运行速度情绪化更新方式为：

快乐细菌个体运行速度：

悲伤细菌个体运行速度：

当随机函数rand小于es，细菌则作为快乐的个体更新自身的运行速度；否则，作为悲伤的个体更新自身的运行速度；

其中：S表示刺激函数，S₀表示刺激阈值，f(θ(i,j,k,l))表示个体远离全局最佳的位置，k₀表示当前迭代次数，c表示加速度系数，rand表示[0,1]内的随机值；w表示惯性因子，w_max表示惯性因子最大值、w_min表示惯性因子最小值、w₀表示惯性因子初始值、T表示阈值、n₀表示Hill系数；

(4d)繁殖操作：计算细菌个体的健康适应度值J_health(X)，并从小到大进行排序，筛选出健康适应度值较小的细菌个体执行繁殖操作，较大的进行淘汰，繁殖后形成的子代继承父代的步长及运行方向；

(4e)消除-扩散操作：细菌个体以给定的消除-扩散概率P_ed执行该操作，并被随机分配至任意位置；

(4f)依据每个细菌个体是否完成优化判断算法寻优是否完成，若未完成则跳到步骤(4a)，若完成操作则输出优化结果。