[发明专利]基于生成对抗网络模型的混合进化优化方法在审
| 申请号： | 201910215529.8 | 申请日： | 2019-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN109948798A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 马晶晶;张育泽;张明阳;王善峰;武越;段莹莹;陈澜涛;焦李成 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络模型的混合进化优化方法，主要解决传统进化算法在面对优化问题时难以处理高维、非凸优化等情况的问题，其实现步骤为：(1)初始化种群；(2)根据适应度准则计算个体的适应度值；(3)选择优势个体；(4)对优势个体进行交叉、变异操作得到新个体；(5)以优势个体为样本，通过训练生成对抗网络模型生成新个体；(6)将交叉、变异操作后得到的新个体和通过生成对抗网络生成的新个体合并，构成新的子代种群；(7)判断是否终止：算法终止后输出目标函数的最优值，否则返回第(2)步。本发明提高了进化算法的全局搜索能力和收敛速度，可用于解决复杂的高维优化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 新个体 网络模型 对抗 变异操作 进化算法 优化问题 适应度 高维 进化 优化 全局搜索能力 输出目标 网络生成 子代种群 初始化 可用 算法 收敛 样本 种群 合并 返回 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络模型的混合进化优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)初始化种群：定义种群规模为N，采用实数编码的方法随机生成初始种群中的个体集合{V1,V2,...,VN}，设定种群最大进化代数Gmax和最大进化时间Tmax；(2)根据适应度准则计算个体的适应度值：根据所要优化问题的目标函数构造合适的评价函数，使用评价函数分别计算该种群中各个个体对应的适应度值eval(Vi)，i＝1,2,...,N；(3)对于父代种群P(t)，选择M个优势个体；(4)对优势个体进行交叉、变异操作，得到N‑M个新个体；(5)以优势个体为样本，通过训练生成对抗网络模型生成M个新个体；(6)将交叉、变异操作后得到的N‑M个新个体和通过生成对抗网络模型生成的M个新个体合并，构成新的子代种群P(t+1)；(7)判断是否终止：如果种群进化迭代次数t达到Gmax或者种群进化时间达到Tmax，则算法终止，输出目标函数的最优值；否则返回第(2)步。
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