[发明专利]基于混沌和混合高斯变异改进引力搜索算法的DNA序列优化方法在审
| 申请号： | 201811292950.0 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109346129A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王宾;刘凯强;张强;魏小鹏;郑学东 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00 |
| 代理公司： | 大连八方知识产权代理有限公司 21226 | 代理人： | 卫茂才 |
| 地址： | 116622 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 搜索算法 引力 混合高斯 混沌 初始种群 编码设计 群体智能 搜索空间 算法搜索 循环迭代 优化算法 优化问题 约束条件 最优解 迭代 算法 寻优 改进 搜索 更新 | ||
【权利要求书】：
1.基于混沌和混合高斯变异改进引力搜索算法的DNA序列优化方法，其特征在于，所述方法将标准引力搜索算法的引力常数的公式做了改进，在算法的位置更新上加入混沌扰动和混合高斯变异，具体包括以下步骤：
步骤1：生成初始种群，初始化算法需要的参数，设置种群规模、迭代次数、以及所有粒子的初始化位置和速度；
步骤2：根据具体的目标函数计算每个粒子的适应度值；
步骤3：将得到的适应度值进行排序求出最优适应度和最差适应度值，然后用这两个适应度值计算每个粒子的质量，再将所有粒子质量相加求和，用每个粒子的质量比质量和即可得到每个个体的惯性质量；
步骤4：在D维空间上，计算每个个体所受来自其它所有的个体作用力的总和；
步骤5：根据每个个体受到作用力的总和，利用牛顿第二定律，计算每个个体的加速度；
步骤6：用粒子的加速度更新个体的位置和速度，用混沌映射对位置进行扰动，再用混合高斯进行变异操做；
步骤7：返回步骤2循环迭代，直到达到最大循环次数；
步骤8：结束循环，输出结果。
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