[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

说明书

本发明涉及一种基于自适应局部搜索的约束区域均匀试验设计方法，属于技术领域。本发明提出的局部搜索策略是根据均匀程度提出的生成子代的方式，相比传统方式，可以更有效地发掘有助于提升种群均匀性的个体。本专利设计了一种新的提升种群均匀性的策略，有效降低了时间复杂度，并且可以求得均匀性更好的解集；本专利针对等式约束和强约束问题进行了特殊处理，可以在许多等式约束和强约束问题上得到更好的结果。

技术领域

本发明属于试验设计技术领域，具体涉及一种基于自适应局部搜 索的约束区域均匀试验设计方法。

背景技术

试验设计是一种按照预定目标制定适当的试验方案，以利于对试 验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。在许多实际问题 比如工业应用和科学研究中，需要做大量的多变量试验来改进产品。 由于一次试验的代价有时是比较昂贵的，所以产生了以尽量少的试验 次数来达到模拟整个试验区域的需求。试验方案设计的好，既可以减 少试验次数，减小试验代价，又可以得到具有代表性的试验结果；若 试验方案设计的不好，加大试验次数的同时也可能得不到较好的结果。

在二十世纪二十年代，英国统计学家R.A.Fisher便已经提出了试 验设计的概念，并首先应用于农业生产中。二十世纪五十年代，日本 统计学家田口玄一将正交设计表格化，使得试验设计得到了更广泛的 应用。目前，已经有多种试验设计方法，比如：正交试验设计，拉丁 方试验设计，因子设计，均匀试验设计等等。试验设计已经广泛应用 于了工业应用和计算机仿真中。

在某些复杂的试验工业问题之中，试验变量之间会有许多的相互 关系，这样就产生了不规则的试验域。相互关系实质上是约束条件， 不规则的试验域也可以归结为在约束条件下的可行解区域。传统的均 匀试验设计并不能很好的解决复杂约束区域下的试验设计问题。目前 已经存在的解决约束区域的试验设计方法可以大致分为三类，传统均 匀设计方法，基于数论的均匀设计方法和基于启发式搜索的均匀设计 方法。其中传统均匀设计方法在强约束条件下将很难生成可行解；基 于数论的均匀设计方法难以处理复杂约束问题；基于启发式搜索的均 匀设计方法计算代价大。均匀试验设计问题还存在很大的挑战。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于自适应局部搜索 的约束区域均匀试验设计方法，以解决传统的均匀试验设计并不能很 好的解决复杂约束区域下的试验设计问题，传统均匀设计方法在强约 束条件下将很难生成可行解；基于数论的均匀设计方法难以处理复杂 约束问题；基于启发式搜索的均匀设计方法计算代价大的问题。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于自适应局部搜索 的约束区域均匀试验设计方法，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。

进一步地，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。

进一步地，所述步骤2.2具体包括：