公开(公告)号：CN113722853B

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202111005276.5

申请日：2021-08-30

Applicant: 河南大学

Inventor： 刘景森 ,  李煜 ,  杨杰 ,  赵方园 ,  侯嬿淋

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种面向智能计算的群智能进化式优化方法，设置初始参数，根据目标函数计算个体的适应度值；找出最优适应度值，并记录最优适应度值的位置；对种群中的最优个体位置进行邻域扰动，生成邻域个体位置，采用贪婪选择策略得到新的最优个体位置；按概率将算法的寻优进化机制分成三种策略，通过三种策略得到对应的新个体位置；根据目标函数求出新个体的适应度值，采用贪婪选择策略得到个体现位置；比较当前迭代次数是否达到最大迭代次数返回继续迭代进化的寻优过程；确定最终的最优值并输出。本发明寻优能力有明显的优越性和有效性，且本方法实现简单，没有增加算法的时间复杂度，不会造成运行缓慢的问题。

公开(公告)号：CN113722853A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202111005276.5

申请日：2021-08-30

Applicant: 河南大学

Inventor： 刘景森 ,  李煜 ,  杨杰 ,  赵方园 ,  侯嬿淋

IPC: G06F30/17 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种面向智能计算的群智能进化式优化方法，设置初始参数，根据目标函数计算个体的适应度值；找出最优适应度值，并记录最优适应度值的位置；对种群中的最优个体位置进行邻域扰动，生成邻域个体位置，采用贪婪选择策略得到新的最优个体位置；按概率将算法的寻优进化机制分成三种策略，通过三种策略得到对应的新个体位置；根据目标函数求出新个体的适应度值，采用贪婪选择策略得到个体现位置；比较当前迭代次数是否达到最大迭代次数返回继续迭代进化的寻优过程；确定最终的最优值并输出。本发明寻优能力有明显的优越性和有效性，且本方法实现简单，没有增加算法的时间复杂度，不会造成运行缓慢的问题。