毒素脉冲投入捕食‑被食动力学多目标组合结构优化方法技术

本发明专利技术公开了一种毒素脉冲投入捕食‑被食动力学多目标组合结构优化方法，假设在一个生态系统中有若干个捕食者种群和食饵种群；每个捕食者种群总是以一些食饵种群为食，两者构成捕食‑被食关系；大量含有毒素的污染物周期性地注入到该生态系统中，污染物释放的毒素会被捕食者种群和食饵种群吸收；吸入到捕食者种群和食饵种群体体内的毒素，一部分被这些种群自身消化掉，另一部分被排泄到该生态系统中；食饵种群数量的增减会导致捕食者种群数量的增减；每个捕食者种群和每个食饵种群在生存期间遭受毒素毒害后，其生长状态会不断发生变化，利用这种变化和毒素脉冲投入捕食‑被食动力学模型能够快速搜索到多目标组合结构优化问题的全局最优解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能优化算法，具体涉及一种毒素脉冲投入捕食-被食动力学多目标组合结构优化方法。
技术介绍
考虑多目标组合结构优化模型的一般形式如下：min{O1f1(X),O2f2(X),…,OMfM(X)

【技术保护点】
一种毒素脉冲投入捕食‑被食动力学多目标组合结构优化方法，简称MOSLO_4PI方法，其特征在于：设要解决的多目标组合结构优化模型的一般形式如下：min{O1f1(X),O2f2(X),…,OMfM(X)}s.t.gia(X)≥0,ia∈Ihib(X)=0,ib∈EX∈H⋐Rn---(1)]]>式中：(1)Rn是n维欧氏空间，n为该优化模型所包含的变量总数；(2)X＝(x1，x2，…，xm，xm+1，…，xn)是一个n维决策向量，其中，前m个变量x1，x2，…，xm是连续实数型变量，用来表示模型中涉及到的结构型参数；后n‑m个变量xm+1，…，xn是0、1整数型变量，用来表示n个节点中的哪些节点可要成为一条最优组合结构中一些节点，即对于任意xj∈{xm+1，…，xn}，若xj＝1，则表示第j个节点被选中为该最优组合结构中的一个节点，若xj＝0，则表示第j个节点未被选中；(3)f1(X)，f2(X)，…，fM(X)为M个目标函数，用来表示选择组合结构时的M个控制目标要求；(4)O1，O2，…，OM为M个目标函数的优先级，优先级次序要求满足O1>O2>…>OM，即目标函数f1(X)首先要求达到最小，其次是f2(X)，再其次是f3(X)，依次类推，最后要求达到最小的是目标函数fM(X)；(5)表示节点选择时所需满足的第ia个不等式约束条件；I为不等式约束条件编号的集合；(6)表示节点选择时所需满足的第ib个等式约束条件；E为等式约束条件编号的集合；(7){fi(X)，i＝1，2，…，M}、的数学表达式没有限制条件；(8)H为搜索空间，又称解空间；(9)计算时，决策向量X也称为试探解；若试探解X不满足约束条件，则令f(X)＝+∞；将多目标组合结构优化模型式(1)转换成如下单目标组合结构优化模型：min{F(X)=Σk=1MOkfk(X)}]]>s.t.gia(X)≥0,ia∈Ihib(X)=0,ib∈EX∈H⋐Rn---(2)]]>式中，Ok＝10M‑k；k为目标函数的编号；所述MOSLO_4PI方法采用毒素脉冲投入多种群捕食‑被食系统动力学理论，假设在一个生态系统中有若干个捕食者种群和若干个食饵种群；每个捕食者种群总是以一些食饵种群为食，两者构成捕食‑被食关系；每隔一段时间会有大量含有毒素的污染物注入到该生态系统中，污染物释放的毒素会被捕食者种群和食饵种群吸收；吸入到捕食者种群和食饵种群体体内的毒素，一部分被这些生物种群自身消化掉，另一部分被它们排泄到该生态系统中；捕食者种群和食饵种群的自我繁衍过程看成是一个连续的过程，食饵种群数量的增减会导致捕食者种群数量的增减；定期注入到该生态系统中的污染物会突然增加环境系统中的毒害浓度，从而会突然加大对捕食者种群和食饵种群的毒害，从而会突然降低捕食者种群和食饵种群的数量；该生态系统中的每个捕食者种群和每个食饵种群在生存期间遭受到投放到该生态系统中的污染物释放的毒素毒害后，其生长状态会不断发生变化，将这种变化影射到多目标组合结构优化问题的搜索空间，就相当于试探解从一个空间位置转移到另外一个空间位置；污染物释放毒素的浓度的脉冲增加会导致捕食者种群和食饵种群的数量的突然变化，此相当于搜索空间的试探解从一个位置猛烈跳到另外一个位置；生长能力强的种群，能够得到更高的概率继续生长；而生长能力弱的种群，则可能停止生长；一个种群的强壮程度采用PGI指数进行描述；时期t，捕食者种群Pi和食饵种群Qi的生长能力强弱用种群生长指数PGI来表示，捕食者种群Pi和食饵种群Qi的PGI指数计算方法为：式中，u表示种群类型；A表示捕食者种群；B表示食饵种群；为时期t种群类型为u的种群所对应的试探解；捕食者种群数和食饵种群数相同，且均为N个；i表示捕食者种群Pi和食饵种群Qi的编号；所述MOSLO_4PI方法包括如下步骤：(S1)初始化：a)令时期t＝0；按表1初始化本算法中涉及到的所有参数；b)在[0，1]范围内随机确定N个捕食者种群的初始密度y1(0)，y2(0)，…，yN(0)；c)在[0，1]范围内随机确定N个食饵种群的初始密度z1(0)，z2(0)，…，zN(0)；d)在[0，1]范围内随机确定N个食饵种群的体内毒素初始浓度C01(0)，C02(0)，…，C0N(0)；e)在[0，1]范围内随机确定N个捕食者种群的体内毒素初始浓度C1(0)，C2(0)，…，CN(0)；f)在[0，1]范围内随机确定环境系统内毒素的初始浓度Ce(0)；g)在搜索空间H内随机确定N个捕食者种群对应的试探解h)在搜索空间H内随机确定N个...

【技术特征摘要】
1.一种毒素脉冲投入捕食-被食动力学多目标组合结构优化方法，简称MOSLO_4PI方法，其特征在于：设...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄光球，陆秋琴，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61