[发明专利]一种基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法

权利要求书

1.一种基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于预设的x_i(t)为t时刻种群中第i个粒子所处的位置；f_i(t)为第i个粒子时刻t的函数值；f_i^*(t)代表第i个粒子的最优值；在初始时刻t₀，采用经典分布随机初始化种群中的每一个粒子i在函数域内n个纬度上的初始位置其中i＝1,2,…,m，m为种群规模；

步骤2：利用Logistic映射函数x_t+1＝μ·x_t(1-x_t)，其中x_t为μ为控制参数,，或者Kent映射函数β∈(0,1)差异化初值，从而得到n条轨迹不同的用于混沌优化的变量

步骤3：对粒子位置变量进行尺度变换，将混沌变量转换为待优化函数解空间变量值x_i′ⁿ(t)，采用位置变量空间变换公式其中[a,b]为优化变量的取值范畴，[c,d]为混沌优化变量的取值范畴；其中，c_i,d_i为常数，将映射到变量x_i′ⁿ(t)的求解域；

步骤4：基于预设的x_i(t)＝x_i′ⁿ(t)，计算粒子群中每个粒子当前位置对应的函数值f_i(t)，为局部最优函数值，为全局最优函数值；为局部最优粒子位置，为全局最优粒子位置；

步骤5：若则更新否则放弃x_i(t)，若则更新若不变,则按式进行二次载波，其中θ为调节常数，为小幅度混沌增量，转入步骤2；

步骤6：更新粒子群中每粒子的速度及位置；

步骤7：基于预设的gBest为种群中全局最优函数值对应的粒子索引，其位置信息为判断是否存在gBest多次不变的情况，如果存在则采用公式以及公式对其进行混沌随机扰动，其中，r,r₁,r₂,r₃为随机数，p_m为一概率常数之后转入步骤2继续，如果不存在则转入步骤8；

步骤8：判断是否满足终止准则，满足则输出全局最优解x^*，全局最优函数值f^*，否则转入步骤4继续迭代。

2.根据权利要求1所述的基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，步骤(1)中，采用经典分布随机初始化种群中的每一个粒子i在函数域内个纬度上的初始值

3.根据权利要求1所述的基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，步骤(4)更新粒子群中每粒子的速度及位置，具体方法如下：

首先计算动态计权重因子采用公式更新粒子的下一刻飞行速度。

4.根据权利要求3所述的基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，采用公式更新下一刻粒子所处位置，其中，V_max为预设的常量。

5.根据权利要求1所述的基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，步骤(4)中，用混沌变量进行迭代搜索，其迭代搜索函数为粒子群算法与Logistic映射函数或者KENT映射函数的耦合函数，该耦合函数包含了一种动态权重因子用于更新速度和位置信息。

6.根据权利要求1所述的基于混沌寻优机理的粒子群集智能方法，其特征在于，步骤(8)中，采用了全局点停滞扰动策略——一种混沌随机扰动策略有效增强gBest跳出局部解的能力，保证算法具有连续转移机制以协助gBest粒子逐步逃离局部极值，其函数为其中，r,r₁,r₂,r₃为随机数，p_m为一概率常数。