[发明专利]基于觅食策略的改进樽海鞘算法的拉压弹簧设计方法

权利要求书

1.一种基于觅食策略的改进樽海鞘算法的拉压弹簧设计方法，其特征在于，其步骤如下：

步骤一：对拉压弹簧设计问题进行数学建模，建立以重量为目标函数的拉压弹簧问题的数学模型；

步骤二：将拉压弹簧问题的决策变量编码为樽海鞘个体位置向量；

步骤三：采用哈里斯鹰觅食策略和多点领导者交叉策略，构建新的改进樽海鞘优化算法，执行新的改进樽海鞘优化算法求解拉压弹簧问题，得到最优樽海鞘个体；

所述新的改进樽海鞘优化算法的实现方法的步骤为：

步骤1：初始化种群位置、种群规模N、最大迭代次数T、个体维度d；

步骤2：根据目标函数评估每个个体x_i的适应度值f(x_i)：其中i＝1,2,…,N；

步骤3：适应度值按升序排序，将具有最小适应度值的樽海鞘个体位置x_i定义为领导者樽海鞘，其余个体位置为跟随者樽海鞘；

步骤4：执行哈里斯鹰觅食策略，得到更新后的樽海鞘种群；

步骤5：将步骤4中得到的樽海鞘种群执行多点领导者交叉策略，再次更新樽海鞘种群；

步骤6：重复步骤3～步骤5，直到满足最大迭代次数，并输出最优樽海鞘个体；

所述多点领导者交叉策略的实现方法为：

步骤51：初始化种群位置，种群规模N，最大迭代次数T，个体维度d；

步骤52：在领导者樽海鞘和跟随者樽海鞘个体的维度1到d之间随机选择三个交叉点c1、c2和c3；

步骤53：从父代领导者樽海鞘中继承三个交叉点c1,c2和c3的位置信息，加入标记集合Signed_Pos；

步骤54：从父代跟随者樽海鞘中分别继承点1与点c1-1之间、点c1+1与点c2-1之间、点c2+1与点c3-1之间的位置信息，加入标记集合Signed_Pos；

步骤55：从左到右扫描标记集合Signed_Pos中未分配的位置，从父代跟随者樽海鞘中继承该位置信息；

步骤56：标记集合Signed_Pos中的位置信息分配给子代樽海鞘个体；

步骤57：重复步骤52～步骤56，直到所有跟随者樽海鞘个体和领导者樽海鞘个体交叉完毕，得到总数为N的子代种群；

步骤四：对最优樽海鞘个体进行解码，得到拉压弹簧问题的最佳决策变量，最佳决策变量为弹簧的最佳结构设计方案。

2.根据权利要求1所述的基于觅食策略的改进樽海鞘算法的拉压弹簧设计方法，其特征在于，所述拉压弹簧问题的数学模型为：

设决策变量：X＝[x₁ x₂ x₃]＝[w D P]；

目标函数：f(X)＝x₁² x₂x₃+2x₁² x₂；

约束条件：扰度

剪切应力

波动频率

外径

定义域：0.05≤x₁≤2.00；0.25≤x₂≤1.30；2.00≤x₃≤15.0；其中，w为线径，D为平均线圈直径，P为有效线圈数。

3.根据权利要求1或2所述的基于觅食策略的改进樽海鞘算法的拉压弹簧设计方法，其特征在于，所述步骤二中将拉压弹簧问题中弹簧的三个决策变量分别编码为樽海鞘个体位置向量；所述步骤四中将输出的最优樽海鞘个体解码，得到三个最佳决策变量，即为最终设计方案。

4.根据权利要求3所述的基于觅食策略的改进樽海鞘算法的拉压弹簧设计方法，其特征在于，所述哈里斯鹰觅食策略保留原始的跟随者樽海鞘位置更新方式，采用逃逸能量E和猎物逃离概率r切换不同的觅食策略，猎物逃离概率r为[0,1]之间的随机数，充分利用领导者附近的有用信息；

所述逃逸能量E的表达式为：

其中，E₀表示猎物的初始能量；rand表示[-1,1]之间的随机数；t为当前迭代次数；δ为衰减因子。