[发明专利]一种基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

迭代执行多轮处理过程；

在每轮所述处理过程中，获取父代种群，对所述父代种群中的每个成员使用差分进化算法生成连续试验向量；对所述父代种群中的生存时间小于1的成员，将该成员内的每个离散变量依次从所有处于苏醒状态的可能值中通过轮盘赌方式确定取值，将该成员的生存时间置为1，从而获得离散试验向量；合并所述连续试验向量和所述离散试验向量，从而获得完整试验向量；整合所有所述完整试验向量，从而获得试验种群；将所述父代种群和所述试验种群组合成混合种群，对所述混合种群使用多目标更新策略进行更新，从而获得更新种群；使用所述更新种群更新存档；

其中，在第一轮所述处理过程中，所述父代种群由初始连续子群和初始离散子群合并得到，所述初始连续子群是在给定的连续参数取值范围内随机生成的，所述初始离散子群是对初始生成的成员中的离散变量依次从处于苏醒状态时的候选值中，通过轮盘赌方式确定取值生成的；在除第一轮所述处理过程以外的其他所述处理过程中，所述父代种群为上一轮所述处理过程所获得的所述更新种群。

2.根据权利要求1所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，在每轮所述处理过程中，如果所获得的所述更新种群中部分或全部成员与所述父代种群中的成员相同，那么将所述更新种群中的这些相同的成员的生存时间延长一代；如果所获得的所述更新种群中部分或全部成员与所述父代种群中的成员不相同，那么将所述更新种群中的这些不相同的成员的生存时间缩短一代。

3.根据权利要求1所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，在每轮所述处理过程中，对于一个处于苏醒状态的可能值，如果包含该可能值的所有成员未能从所述父代种群中存活至所述更新种群，将该可能值的状态由苏醒状态设置为睡眠状态。

4.根据权利要求3所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，在每轮所述处理过程中，对于一个离散变量，如果该离散变量对应的全部可能值均为睡眠状态，将该离散变量对应的全部可能值设置为苏醒状态。

5.根据权利要求4所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，对于一个离散变量，如果该离散变量对应的部分或全部可能值的状态在连续多轮所述处理过程中均未发生变化，将未发生变化的这些可能值的状态设置为苏醒状态。

6.根据权利要求1所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，所述对所述混合种群使用多目标更新策略进行更新，包括：

使用第一选择算子和第二选择算子对所述混合种群进行连续多代的交替执行；其中，所述第一选择算子为基于非支配占优的NSGAIII的选择算子，所述第二选择算子为MOEA/D中基于Tchebyshev分解的选择算子。

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，所述使用所述更新种群更新存档，包括：

将所述混合种群中通过非支配排序确定的最前面多个成员存储至所述存档中，并覆盖所述存档中的原内容。

8.根据权利要求7所述的基于状态变换差分进化的混合离散变量优化方法，其特征在于，还包括：

当所述处理过程满足终止条件，以最后一轮所述处理过程所使用的所述父代种群与从所述存档中读取出的内容混合后，通过非支配排序确定混合结果中的最前面多个成员作为最终解；

返回所述最终解。

9.一种基于状态变换差分进化的混合离散变量优化系统，其特征在于，所述基于状态变换差分进化的混合离散变量优化系统用于：

迭代执行多轮处理过程；

在每轮所述处理过程中，获取父代种群，对所述父代种群中的每个成员使用差分进化算法生成连续试验向量；对所述父代种群中的生存时间小于1的成员，将该成员内的每个离散变量依次从所有处于苏醒状态的可能值中通过轮盘赌方式确定取值，将该成员的生存时间置为1，从而获得离散试验向量；合并所述连续试验向量和所述离散试验向量，从而获得完整试验向量；整合所有所述完整试验向量，从而获得试验种群；将所述父代种群和所述试验种群组合成混合种群，对所述混合种群使用多目标更新策略进行更新，从而获得更新种群；使用所述更新种群更新存档；

其中，在第一轮所述处理过程中，所述父代种群由初始连续子群和初始离散子群合并得到，所述初始连续子群是在给定的连续参数取值范围内随机生成的，所述初始离散子群是对初始生成的成员中的离散变量依次从处于苏醒状态时的候选值中，通过轮盘赌方式确定取值生成的；在除第一轮所述处理过程以外的其他所述处理过程中，所述父代种群为上一轮所述处理过程所获得的所述更新种群。