专利名称：一种智能集成文化方法
技术领域：
本发明涉及的是一种优化算法技术。
背景技术：
智能优化算法是人工智能的关键技术之一，广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。双层并行优化的文化算法，具有自组织、自适应、自学习性，是一种具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法。近年来随着对文化算法及其应用的深入研究，文化算法已成为学者研究的热点课题之一。与本发明相关的报道有1、“一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法”(《计算机应用研究》2009年第26卷第12期)，该混合算法的思想是将人工鱼群嵌入文化算法框架中，作为种群空间的一个进化过程；通过从进化种群中获得的知识组成知识空间，两空间具有各自群体并独立并行演化，从而实现增加人工鱼群的群体多样性。2、“基于遗传和粒子群结合的文化算法”(《东北大学学报(自然科学版)》2009年第30卷第11 期)，针对PSO算法的"早熟"现象，给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法PS0/GA纳入文化算法框架，形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间，两群体空间可以独立并行演化，并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导，达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的。3、“基于智能集成优化的合成塔入口氨含量软检测”(《化工学报》2010年第61卷第8期)，提出一种智能集成优化算法，将遗传算法、粒子群优化算法应用到文化算法框架中，并与神经网络相结合，构造一种智能集成网络模型，并将其应用到合成塔入口氨含量软测量建模。虽然已有一定数量关于文化算法的研究，但是都没能从智能集成优化以及将社会结构的概念引入文化算法框架中，使其更适合求解复杂工程问题的应用。
发明内容
本发明的目的在于提供适用于求解复杂工程问题的一种智能集成文化方法。本发明的目的是这样实现的本发明一种智能集成文化方法，其特征是(1)初始化种群空间在定义域内随机生成一个N维实数向量，这样就在种群空间中产生了一个个体，重复以上步骤P次，产生种群规模为P的初始种群空间；(2)通过适应度函数，对种群空间中的个体进行评价；(3)根据给定的取值范围和初始种群空间中的候选解，按照信仰空间结构，生成初始信仰空间；(4)根据影响函数influenceO，对种群空间中的每个父个体进行变异，生成P个相应子个体；(5)对于由子个体和父个体共同组成的规模为2p的种群空间中每个个体，从该种群空间中随机选取c个个体与它进行比较，如果该个体优于与之比较的个体，则称该个体取得一次胜利，并记录每个个体的胜利次数，选择前P个具有最多胜利次数的个体作为下一代的父个体；(6)设定接受函数accept ()，并更新信仰空间；(7)设定终止条件，如果不满足终止条件，则重复步骤(4)，反之，则结束。本发明还可以包括1、所述的影响函数influence ()可以采用以下四种版本(1)仅使用规范知识调整变量变化步长及前进方向
权利要求
1.一种智能集成文化方法，其特征是(1)初始化种群空间在定义域内随机生成一个N维实数向量，这样就在种群空间中产生了一个个体，重复以上步骤P次，产生种群规模为P的初始种群空间；(2)通过适应度函数，对种群空间中的个体进行评价；(3)根据给定的取值范围和初始种群空间中的候选解，按照信仰空间结构，生成初始信仰空间；(4)根据影响函数influenceO，对种群空间中的每个父个体进行变异，生成ρ个相应子个体；(5)对于由子个体和父个体共同组成的规模为2p的种群空间中每个个体，从该种群空间中随机选取c个个体与它进行比较，如果该个体优于与之比较的个体，则称该个体取得一次胜利，并记录每个个体的胜利次数，选择前P个具有最多胜利次数的个体作为下一代的父个体；(6)设定接受函数acc印t()，并更新信仰空间；(7)设定终止条件，如果不满足终止条件，则重复步骤(4)，反之，则结束。
2.根据权利要求1所述的一种智能集成文化方法，其特征是所述的影响函数 influenceO可以采用以下四种版本(1)仅使用规范知识调整变量变化步长及前进方向
3.根据权利要求1或2所述的一种智能集成文化方法，其特征是所述的接受函数 accept ()用以选择能够直接影响当前信仰空间知识经验的个体，从当前种群空间中以β 比例选择最优个体，即acc印t() = [ρ· β]，其中[*]为高斯整数函数。
4.根据权利要求1或2所述的一种智能集成文化方法，其特征是所述的终止条件为函数迭代至预先设定的最大运行迭代次数或解达到预先设定的精度要求。
5.根据权利要求3所述的一种智能集成文化方法，其特征是所述的终止条件为函数迭代至预先设定的最大运行迭代次数或解达到预先设定的精度要求。
全文摘要
本发明的目的在于提供一种智能集成文化方法，包括以下步骤初始化种群空间，通过适应度函数，对种群空间中的个体进行评价；生成初始信仰空间；对种群空间中的每个父个体进行变异，生成p个相应子个体；对于由子个体和父个体共同组成的规模为2p的种群空间中每个个体，从该种群空间中随机选取c个个体与它进行比较，如果该个体优于与之比较的个体，则称该个体取得一次胜利，并记录每个个体的胜利次数，选择前p个具有最多胜利次数的个体作为下一代的父个体；设定接受函数accept()，并更新信仰空间；设定终止条件，如果不满足终止条件，则重复上述步骤，反之，则结束。本发明具有自组织、自适应、自学习性。
文档编号G06N3/00GK102346872SQ201110309538
公开日2012年2月8日 申请日期2011年10月13日 优先权日2011年10月13日
发明者张秋菊, 马慧珠 申请人:哈尔滨工程大学