[发明专利]沙丁鱼优化求解方法、系统和存储介质

说明书

本申请公开了一种沙丁鱼优化求解方法、系统和存储机制，涉及环境监测技术领域，所述方法包括：获取传感器的监测范围，根据监测范围和预设的随机函数得到每只沙丁鱼的当前位置；根据沙丁鱼种群的当前位置计算每只沙丁鱼的适应度值，得到沙丁鱼种群的第一最优位置；根据当前迭代次数和预设迭代次数进行计算，得到每只沙丁鱼的当前体力；根据当前体力，确定沙丁鱼的当前阶段；根据当前阶段、当前体力、当前位置和第一最优位置进行计算，得到每只沙丁鱼的更新位置；将更新位置作为更新的当前位置，重新根据更新的当前位置计算第一最优位置，以更新所述更新位置。本申请能够考虑迭代次数对更新位置的影响，提高了算法的精度。

技术领域

本申请涉及环境监测技术领域，特别涉及一种沙丁鱼优化求解方法、系统和存储介质。

背景技术

元启发式算法被广泛应用于解决现实生活中的优化问题，如图像分割、特征选择、任务规划和参数优化等领域，传统的元启发式算法有两种重要的搜索策略：探索和开发，探索是指探索全局搜索空间的能力，这种能力与避免陷入局部最优解有关；与探索不同，开发是指探索最优解附近的解的能力，因此需要对探索阶段和开发阶段做好平衡。但现有的元启发算法为了平衡探索阶段与开发阶段，在计算的过程中仅考虑了种群位置，忽略了迭代次数对位置更新的影响，导致了算法的精度降低。

发明内容

本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出了一种沙丁鱼优化求解方法、系统和存储介质，能够考虑迭代次数对更新位置的影响，提高了算法的精度。

为解决上述技术问题，本发明提出如下技术方案：

本申请第一方面实施例提供了一种沙丁鱼优化求解方法，包括：

获取传感器的监测范围，根据所述监测范围和预设的随机函数得到每只沙丁鱼的当前位置；

根据沙丁鱼种群的当前位置计算每只沙丁鱼的适应度值，得到沙丁鱼种群的第一最优位置；

根据当前迭代次数和预设迭代次数进行计算，得到每只沙丁鱼的当前体力；

根据所述当前体力，确定沙丁鱼的当前阶段；

根据所述当前阶段、所述当前体力、所述当前位置和所述第一最优位置进行计算，得到每只沙丁鱼的更新位置；

将所述更新位置作为更新的当前位置，重新根据更新的所述当前位置计算所述第一最优位置，以更新所述更新位置，直到所述当前迭代次数等于所述预设迭代次数，将当前次迭代的每只沙丁鱼的当前位置作为第二最优位置。

根据本申请第一方面实施例的沙丁鱼优化求解方法，至少具有如下有益效果：因为沙丁鱼的体力会随着迭代次数下降，而本申请通过考虑了迭代次数对沙丁鱼位置更新的影响，能够根据当前的迭代次数和预设迭代次数进行计算，以得到每只沙丁鱼的当前体力，并根据当前体力确定沙丁鱼的当前阶段，进而得到了每只沙丁鱼的更新位置和沙丁鱼的第二最优位置，提高了算法的精度。

根据本申请第一方面的一些实施例，所述根据当前迭代次数和预设迭代次数进行计算，得到每只沙丁鱼的当前体力，包括：

将所述当前迭代次数和所述预设迭代次数输入到预设的体力算法，得到每只沙丁鱼的当前体力。

根据本申请第一方面的一些实施例，所述预设的体力算法为：

其中，所述F表示每只沙丁鱼的当前体力，所述iteration表示当前迭代次数，所述maxiteration表示预设迭代次数，rand1表示预设的第一随机数据，rand2表示预设的第二随机数值，rand3表示预设的第三随机数值。

根据本申请第一方面的一些实施例，所述根据所述当前体力，确定沙丁鱼的当前阶段，包括：

当所述当前体力大于等于1，沙丁鱼的当前阶段为全局搜索阶段；