[发明专利]基于并行双种群PSO的太阳辐射预测资料同化算法

摘要

本发明公开了一种基于并行双种群PSO的太阳辐射预测资料同化算法，包括步骤：一：初始化算法参数；二:初始化读写同步锁，根据分组数依次创建线程，并将算法参数，各分组粒子数和最大迭代次数分配给各个线程；三：分线程随机初始化组内粒子；四：计算资料同化代价函数；五：分组线程获取读写同步锁；六：更新全局最优解；七：分组线程释放读写同步锁；八：分组线程计算粒子的扩散能、种群温度和粒子扩散概率；九：按时变双重压缩因子算法更新粒子速度，更新粒子位置；十：判断该分组是否到达最大迭代次数，满足条件则结束该分组线程；十一：等待各分组线程结束，输出结果。本发明利用双种群增加随机扰动，增加了种群多样性，提高了算法精度。

主权项

1.一种基于并行双种群PSO的太阳辐射预测资料同化算法，其特征在于：所述算法包括如下步骤：/n步骤一：初始化算法参数，设定种群规模，分组数和各分组的最大迭代数；/n步骤二:初始化读写同步锁，根据分组数依次创建线程，并将算法参数，各分组粒子数和最大迭代次数分配给各个线程；/n步骤三：分线程随机初始化组内粒子，并将每个线程中的粒子随机平均分为A、B两个种群；/n步骤四：计算分组线程每个粒子的资料同化代价函数，如果粒子最优解优于当前组内最优解则更新组内最优解并转步骤五，否则转步骤八；/n步骤五：分组线程获取读写同步锁；/n步骤六：如果组内最优解优于当前全局最优解，则更新全局最优解；/n步骤七：分组线程释放读写同步锁；/n步骤八：分组线程计算粒子的扩散能、种群温度和粒子扩散概率，采用双种群PSO算法分别对种群A、B中的每一个粒子进行判定是否放入到扩散池中，输出种群A和B的全局极值和中的最优者；/n步骤九分组线程更新粒子位置和速度，组内迭代数加一；/n步骤十：分组线程判断该分组是否到达该线程设定的最大迭代次数，如果满足条件之一，则结束该分组线程，否则，转步骤四；/n步骤十一：等待各分组线程结束，输出结果。/n