[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

摘要

本发明属于DNA计算中编码设计领域，涉及群体智能优化算法和DNA编码，具体是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。所述方法首先在D维搜索空间生成全部的DNA序列作为初始种群，再用基于混沌和混合高斯变异的引力搜索算法对初始种群进行寻优，通过不断的循环迭代最终可得优化问题的最优解；引力搜索算法需要计算每个个体不同方向上的总合力，然后根据总合力计算个体的加速度，根据加速度来更新每个个体的速度以及位置，如此循环，当算法达到最大迭代次数，算法搜索停止，最终构造出质量较优的DNA序列编码。本发明方法可以搜索出满足多个约束条件的最优DNA编码序列。

主权项

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。