[发明专利]基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法

摘要

本发明涉及一种基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法，对于N个波浪发电装置组成的阵列，将其中一个波浪发电装置的浮子位置设置为坐标系的原点，优化剩余N‑1个波浪发电装置浮子的位置信息，所述波浪发电装置浮子的位置信息是两个维度上的参数矢量，用每个浮子的横坐标和纵坐标表示，阵列优化方法包括下列步骤：初始化种群；个体评价；变异操作，在变异操作中引入自适应变异算子λ用以改进差分进化算法中缩放因子固定所导致的收敛速度和精度低的弊端；交叉操作；选择操作；判断操作；确定优化后各个浮子的坐标。

主权项

1.一种基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法，对于N个波浪发电装置组成的阵列，将其中一个波浪发电装置的浮子位置设置为坐标系的原点，优化剩余N‑1个波浪发电装置浮子的位置信息，所述波浪发电装置浮子的位置信息是两个维度上的参数矢量，用每个浮子的横坐标和纵坐标表示，阵列的维度D＝2*(N‑1)，设定运算的总迭代次数为G_m，阵列优化方法包括下列步骤：步骤S1，初始化种群：所述初始化的过程即设定输入信息，生成第0代种群X(0)＝{X₁(0),X₂(0)…X_N‑1(0)}，其中X_i(0)＝(x₁ⁱ(0),x₂ⁱ(0))，X(0)即为N‑1个浮子的位置信息，X_i(0)即为第i个浮子的横纵坐标值，x₁ⁱ(0)表示第i个浮子的横坐标，所述x₂ⁱ(0)表示第i个浮子的纵坐标，以此类推，最初种群位置信息的确定方法是从给定边界约束内的值中随机选择，并且假定对所有随机初始化种群均符合均匀分布概率；步骤S2，个体评价：个体评价是指计算每个浮子的适应值，浮子的适应值是指浮子在设定位置中的相互作用系数q，第i个浮子的相互作用系数被定义为式中P_i为第i个浮子在阵列中获取的能量，P₀为单个孤立浮子获取的能量，用于评估整个阵列优劣的相互作用系数q_x被定义为所述相互作用系数q_x代表每个浮子在阵列中获取的能量之和与N个孤立浮子获取能量总和之比；步骤S3，变异操作：随机生成3个值r₁、r₂、r₃(，r₁、r₂、r₃均∈1,2,3…N‑1)，其中r₁≠r₂≠r₃≠i，对第G次迭代时每个浮子的相互作用系数都进行变异操作，生成第G+1次迭代变异矢量所述变异矢量为：表示第i个浮子变异操作下生成的横坐标，所述表示第i个浮子变异操作下生成的纵坐标；变异操作过程为：所述分别为第r₁、r₂、r₃个浮子的位置坐标信息；在变异操作中引入自适应变异算子λ用以改进差分进化算法中缩放因子固定所导致的收敛速度和精度低的弊端，所述自适应变异算子λ被定义为式中，G_m表示最大迭代次数，G表示当前迭代次数，F₀表示所设置的缩放因子的系数值；F表示迭代过程的缩放因子，引入的自适应变异算子后的缩放因子F为一个随着迭代过程变化的量，在迭代过程早期处于一个较大的值以保持种群的多样性，在迭代过程的后期处于一个较小的值以获得较快的收敛速度和较高的收敛精度；步骤S4，交叉操作：所述交叉操作被定义为式中，j∈1,2，randb(j)表示产生[0,1]之间随机数发生器的第j个估计值，rnbr(i)∈1,2表示一个随机选择的序列，CR表示交叉概率因子，表示第i个浮子经过交叉操作生成第G+1次迭代下的横纵坐标值，所述表示第i个浮子经过变异操作生成第G次迭代下的横纵坐标值，所述表示第i个浮子原始第G次迭代下的横纵坐标值，通过上述交叉操作获得所需的试验矢量为：rnbr(i)的作用是确保中至少可以从变异操作中的中获得一个参数，并且与第i个波浪发电装置的位置坐标信息X_i(G)不完全一样，所述即为经过交叉变异操作后浮子新的位置坐标信息，所述为经过交叉变异操作后浮子新的横坐标，所述为经过交叉变异操作后浮子新的纵坐标，所述交叉概率因子CR的值设置为0.9；步骤S5，选择操作：所述选择操作需要计算每个试验矢量的适应值即浮子在新设定的位置中的相互作用系数以及每次迭代过程中带入试验矢量后整个阵列的相互作用系数q_u；所述q_u与q_x比较，选择两者中的最小值所对应的浮子位置坐标信息，作为下一次迭代过程中的初始位置坐标信息；所述选择操作即被定义为所述X_i(G+1)表示第i个浮子第G+1次迭代下的位置信息，所述X_i(G)表示第i个浮子第G次迭代下的位置信息；步骤S6，判断操作；所述判断操作需要判断新的种群X_i(G+1)所对应的适应值q_x(G+1)的最大值与最小值之差是否小于提前设定好的阈值，若大于阈值且未达到提前设定的最大迭代次数，即G<Gm，则跳入步骤S2，否则跳入步骤S7；步骤S7，确定优化后各个浮子的坐标。