[发明专利]一种基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法

权利要求书

1.一种基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、根据实验方案数量，生成对应数量的可行解群体，作为步骤2的初始群体；

步骤2、基于自适应局部搜索的策略，对当前群体中的所有父代个体P_i进行局部搜索得到新的子代采样点Q_i，并基于局部更新的策略，根据P_i和Q_i的最小距离来选择对提升均匀性帮助更大的个体；

所述步骤2采用基于局部搜索的策略来生成子代个体，详细步骤如下：

步骤2.1、计算所有父代个体P_i与其他个体间的最小距离以及距离最近的个体P_iclose；

步骤2.2、对每个父代个体P_i进行局部搜索得到子代个体Q_i。

2.如权利要求1所述的基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，所述步骤2.2基于自适应的策略来进行局部搜索，并根据父代个体间的最小距离以及距离最近的个体来自适应计算搜索步长以及搜索方向。

3.如权利要求2所述的基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，所述步骤2.2具体包括：

1)每个个体P_i的搜索步长dis_i计算如下：

若P_i的最小距离大于当前所有父代个体最小距离的平均值，则P_i的搜索步长为P_i的最小距离与当前所有父代个体最小距离最小值的差值；若P_i的最小距离小于当前所有父代个体最小距离的平均值，则P_i的搜索步长为P_i的最小距离与当前所有父代个体最小距离最大值的差值；dis_i具体计算公式如下：

其中dis代表P_i的搜索步长，d_i为计算过程中的中间值，N代表群体数量，mind_i代表P_i与其他父代间距离的最小值，distance(P_i,P_j)代表P_i与P_j间的欧式距离；

2)每个个体P_i的搜索方向为：向与距离最近的个体P_iclose相远离的任意方向，具体计算公式如下：

s＝rand{ω|ω·ω_iclose0}

ω_iclose＝P_iclose-P_i

其中，s代表P_i的搜索方向，ω代表不同个体之间的方向向量，为m维单位向量，m维为问题自变量维度，ω_iclose代表P_i出发到P_iclose的方向向量，P_iclose代表与P_i欧式距离最小的父代个体。

4.如权利要求3所述的基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，所述步骤2通过多次局部搜索来确保产生的子代一定是可行解；针对等式约束或强约束问题，当多次局部搜索的结果均为不可行解时，通过采用一次单独的差分算法来求解可行方向。

5.如权利要求4所述的基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，其特征在于，所述单独的差分算法具体包括：

1)在对P_i进行一次局部搜索后，检查子代Q_i是可行解还是不可行解，若Q_i为可行解，则对P_i的局部搜索结束；若Q_i为不可行解，则重新对P_i进行局部搜索；

2)在对P_i进行了若干次局部搜索得到的都是不可行解时，以所有m维单位向量为搜索空间，将向量对应的子代约束违反程度作为目标函数运行差分算法，目的是找到可以生成可行解的搜索方向。