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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明涉及选址优化技术领域，具体而言，涉及一种基于差分进化的约束多模态多目标选址优化方法；本申请的方法采用动态物种策略将种群划分为多个物种，每一个物种负责搜索不同的等效选址位置，其中物种数量动态变化可以提升种群的收敛速率；该方法还采用差分进化方法对每一个物种进行演化更新，并采用约束非支配排序方法和拥挤距离处理约束多模态多目标选址优化中的约束条件；为了进一步平衡选址位置的多样性、收敛性与可行性，本申请的方法将每一个物种和其邻居物种构建环形拓扑结构，以搜索更多等效的选址位置，并提供多样且等效的选址方案，解决了现有技术选址过于单一的问题。

主权项：1.一种基于差分进化的约束多模态多目标选址优化方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、随机选取若干物种并移至第一种群，同时初始化档案集；所述第一种群为多个选址位置的位置坐标集合；步骤S2、获取当前的进化迭代次数，获取预先配置的最大进化迭代次数，若当前进化迭代次数小于所述最大进化迭代次数，则进入步骤S3；若否，则初始化所述迭代次数后进入所述步骤S3；步骤S3、对所述第一种群进行动态划分，并获取物种最大数量和个体最大数量；同时根据所述物种最大数量、所述个体最大数量、所述进化迭代次数以及所述最大进化迭代次数，计算得到物种数量和物种个体数量；步骤S4、将所述第一种群通过种群划分流程划分为多个第一物种集，并各所述第一物种集整合到一汇总集合中，其中所述第一物种集的数量与所述物种数量相同；步骤S5、通过差分进化流程产生各所述第一物种集分别对应的各后代集；步骤S6、使用约束非支配排序方法和拥挤距离对第s个所述第一物种集和对应的第s个所述后代集进行排序，同时将其中多个个体整合为第s个第二物种集，其中个体的数量与所述物种个体数量相同；步骤S7、若s小于所述物种数量，则s+1后返回所述步骤S6；若s等于所述物种数量，则将所有所述第二物种集整合为第二种群，同时将所有所述后代集整合为第三种群，完成后进入步骤S8；步骤S8、使用约束非支配排序方法和拥挤距离对所述第二种群和所述第三种群进行集合并排序，同时将其中多个个体移入所述档案集，其中移入所述档案集的个体的数量与所述物种个体数量；步骤S9、若所述进化迭代次数小于所述最大进化迭代次数，所述进化迭代次数+1后返回所述步骤S2；若所述进化迭代次数等于所述最大进化迭代次数，输出所述档案集，所述档案集为多个等效的选址位置的位置坐标集合。

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权利要求：

百度查询： 宁波大学 一种基于差分进化的约束多模态多目标选址优化方法