[发明专利]一种智能群优化方法

说明书

本发明公开了一种智能群优化方法，所述智能群优化方法包括：S1：设计多个优化区域；S2：根据多个所述优化区域，建立与各所述优化区域对应的区域块；S3：在各所述区域块中对应产生目标对象的多个初始群集；S4：根据多个所述初始群集以及群集优化规则，得到多个最优群集解；S5：将多个所述最优群集解作为所述区域块的多个解进行比较，得到所述区域块的最优区域块解；S6：将所述最优区域块解作为所述优化区域的最优解输出。本发明所提供的智能群优化方法，以通过灵活区域结构算法设计和混合群初始解的提出以改善初始解的科学性，提高优化算法的泛化能力和效率。

技术领域

本发明涉及算法技术领域，具体涉及一种智能群优化方法。

背景技术

由于优化问题大量存在于科学和工程运用的各个方面，随着对工程与科学领域各个复杂系统优化问题的深入，传统方法遇到的很多的困难，因此产生了与传统方法截然不同的新型智能计算方法。

在群优化算法领域是从一组任意初始解开始，不断地根据更新方式更新，随着任意解的更新，经过迭代得到最优。但是在群优化算法解决实际问题的过程中，初始的状态解通常都对实际的全局优化结果有一定影响，且缺乏并行计算及优化能力，效率不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能群优化方法，以通过灵活区域结构算法设计和混合群初始解的提出以改善初始解的科学性，提高优化算法的泛化能力和效率。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明提供一种智能群优化方法，所述智能群优化方法包括：

S1：设计多个优化区域；

S2：根据多个所述优化区域，建立与各所述优化区域对应的区域块；

S3：在各所述区域块中对应产生目标对象的多个初始群集；

S4：根据多个所述初始群集以及群集优化规则，得到多个最优群集解；

S5：将多个所述最优群集解作为所述区域块的多个解进行比较，得到所述区域块的最优区域块解；

S6：将所述最优区域块解作为所述优化区域的最优解输出。

可选择地，所述步骤S1包括：对所述多个优化区域按照预设条件进行编号。

可选择地，所述预设条件为编号顺序。

可选择地，所述步骤S4包括以下分步骤：

S41：初始化各所述初始群集的初始解；

S42：根据所述初始解以及参数优化规则，对群集中所有参数进行迭代优化，得到所述初始群集中所有参数的最优解；

S43：根据所述所有参数的最优解以及群集优化规则，对所述区域块中的所有的群集参数进行迭代优化，得到所述区域块中所有群集参数的最优解；

S44：将所述所有群集参数的最优解作为所述最优群集解输出。

可选择地，所述步骤S42中，通过设置第一最大迭代次数，判断是否完成所述群集中参数的优化；和/或

所述步骤S43中，通过设置第二最大迭代次数，判断是否完成所述区域块中所有的群集参数的优化

可选择地，所述步骤S43中，所述群集优化规则为鸟群规则应用粒子群优化规则。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明所提供的智能群优化算法，在任意解的初始化过程中，能够针对初始群的泛化能力，生成不同类型的群集初始，从而能够提高智能算法的优化能力；