基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法及装置，所述方法包括：设置哈里斯鹰算法的初始参数；对初试种群进行混沌映射，得到混沌种群；利用预设函数对混沌种群进行种群离散化，得到目标种群；计算目标种群中每个个体位置的适应度，并从所有个体位置的适应度中筛选出最大适应度的个体位置作为猎物位置；计算初始能量，并利用预设的非线性控制策略，更新初始能量，得到逃逸能量；根据逃逸能量，更新猎物位置；判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若达到，则输出更新后的猎物位置及其适应度；若未达到，则返回执行计算目标种群中每个个体的适应度，并从每个个体的适应度中筛选出最高适应度的个体作为猎物。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及组合优化问题，尤其涉及一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法及装置。

技术介绍

1、随着信息时代的高速发展，数据量呈现爆发式增多，最大可满足性问题是如今计算机理论科学和电子设计自动化等领域研究的重点问题之一。而目前采用的是传统的哈里斯鹰算法对最大可满足性问题进行求解。

2、但是传统的哈里斯鹰算法存在收敛精度低、容易陷入局部最优等问题，因此需要优化哈里斯鹰算法，以实现提高最大可满足性问题的求解精度及求解时间。

技术实现思路

1、基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法及装置，以解决现有技术带来的最大可满足性问题的求解精度较低的问题。

2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

3、本申请第一方面提供了一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法，包括：

4、设置哈里斯鹰算法的初始参数；其中所述初始参数包括初试种群以及最大迭代次数；

5、对所述初试种群进行混沌映射，得到混沌种群；

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【技术保护点】

1.一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置哈里斯鹰算法的初试种群，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述逃逸能量，更新所述猎物位置，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述逃逸能量以及所述目标随机数，采用对应的包围方式更新所述猎物位置，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所有所述个体位置的适应度中筛选出最大适应度的个体位置作为猎物位置，包括：

6.一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进哈里斯鹰算法求解最大可满足性的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置哈里斯鹰算法的初试种群，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述逃逸能量，更新所述猎物位置，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述逃逸能量以及所述目标随机数，采用对应的包围方式更新所述猎物位置，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇翔，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司宁夏回族自治区分行，
类型：发明
国别省市：