一种基于杜鹃搜索算法求解非线性规划模型的方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法求解非线性规划模型的方法，包括：A、随机生成m个鸟巢并计算每个鸟巢的适应度；B、随机选择一个鸟巢，通过执行列维飞行产生一个新鸟巢，并计算新鸟巢的适应度，若新鸟巢的适应度大于原鸟巢的适应度，则用新鸟巢代替原鸟巢；C、随机选择m×P_a个鸟巢，通过执行基于正弦载波的列维飞行产生m×P_a个新鸟巢，计算新鸟巢的适应度，并用新鸟巢代替原鸟巢；D、获取适应度最高的鸟巢，若该鸟巢的适应度大于当前最优鸟巢的适应度，则将该鸟巢存储为当前最优鸟巢；E、判断迭代次数是否达到预设门限值，若是，将当前最优鸟巢作为最优解输出，否则，返回步骤B。本发明还公开了一种与所述方法对应的装置和包括该装置的计算设备。

主权项

一种基于杜鹃搜索算法求解非线性规划模型的方法，适于在计算设备中运行，并包括如下步骤：A、随机生成m个鸟巢并计算每个鸟巢的适应度，每个鸟巢代表非线性规划模型的一个解；B、从m个鸟巢中随机选择一个鸟巢，通过执行列维飞行产生一个新鸟巢，并计算新鸟巢的适应度，若新鸟巢的适应度大于原鸟巢的适应度，则用新鸟巢代替原鸟巢；C、从m个鸟巢中随机选择m×P_a个鸟巢，通过执行列维飞行产生m×P_a个新鸟巢，计算新鸟巢的适应度，并用新鸟巢代替原鸟巢，其中0＜P_a＜1；D、获取m个鸟巢中适应度最高的鸟巢，若该鸟巢的适应度大于当前最优鸟巢的适应度，则将该鸟巢存储为当前最优鸟巢；以及E、判断迭代次数是否达到预设门限值，若是，将当前最优鸟巢作为非线性规划模型的最优解输出，否则，返回步骤B。