[发明专利]一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法

权利要求书

1.一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于包括以下两个阶段：

K/DE融合的全局搜索策略，基于K-means聚类及外部文档更新类中心，并运用融合差分算子的果蝇搜索策略，以动态改进种群在约束区域分布的多样性；

LM/PS融合的局部搜索策略，基于局部变异算子的种群生成策略和基于最小欧式距离的种群选择策略提高约束区域内局部搜索能力。

2.根据权利要求1所述的一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，K/DE融合的全局搜索策略中的具体算法包括以下步骤：

S11.随机生成初始种群P(t)，t＝0；其中定义NS代表子种群大小，NP代表种群大小，N代表初始采样点个数，t代表演化代数；

S12.使用K-means聚类算法将种群P(t)聚成(NP/NS)个子种群；

S13.判断种群P(t)＝{P₁(t),...,P_i(t),...,P_NP/NS(t)}中每个子种群是否存在大于或等于N/(NP/NS)个合法个体，是则执行步骤S15，否则执行下一步；

S14、借助外部文档更新子种群，形成新的子种群，返回步骤S13继续判断新的子种群是否符合要求；

S15、从每个种群中选N/(NP/NS)个体形成个体集S输出。

3.根据权利要求2所述的一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，步骤S14中借助外部文档更新子种群的过程包括以下步骤：

S1401、初始化外部文档为空；

S1402、将每个子种群P_i(t)中合法个体存入外部文档，并根据个体适应度评估函数f₁的值选择外部文档中的每个子种群中的最优个体作为子种群中心

S1403、判断每个子种群P_i(t)的中心个体是否合法且不等于最优个体是则转步骤S1405，否则执行下一步；

S1404、通过差分算子更新子种群P_i(t)的中心个体返回步骤S1403中，继续判断更新的子种群P_i(t)中心个体是否符合要求；

S1405、从外部文档子种群P_i(t)中按个体适应度评估函数f₁值选择不劣于的个体放入外部文档，使用K-means聚类算法将个体聚成新的种群P(t+1)。

4.根据权利要求3所述的一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，步骤S1404中差分算子更新子种群P_i(t)的中心个体过程包括以下步骤：

S140401、将每个子种群赋值给临时子种群TP，对每个子种群P_i(t)的中心，根据果蝇变异算子、差分算子的变异算子和交叉算子生成临时子种群QP；

S140402、根据选择算子从种群TP∪QP中按个体适应度评估函数f₁择优选择形成新的子种群P_i(t)；

S140403、从新的子种群P_i(t)中按个体适应度评估函数f₁选择最好的个体作为新的子种群中心