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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

摘要：本发明公开了一种面向特征族加工方案选择的重优化细菌觅食算法，包括以下步骤：步骤S1、建立面向特征族加工方案选择的多目标优化模型：步骤S2、基于细菌微调与重优化细菌觅食算法的加工方案选择求解：步骤S3、通过两组对比实验对特征族最优加工方案进行验证，步骤S4、将多目标优化模型应用于特征族加工方案选择。本发明将细菌觅食理论映射到加工方案选择中，设计重优化细菌觅食算法，增加细菌微调行为，提出自适应细菌迁徙重优化过程，提高了算法的寻优性能，加快了算法收敛速度；同时提出特征族的概念，将其应用到加工方案选择中，一次性进行多个特征加工方案选择，大大提高选择效率；分别从有效性和优越性两个角度对算法进行验证。

主权项：1.一种面向特征族加工方案选择的重优化细菌觅食算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、建立面向特征族加工方案选择的多目标优化模型：基于加工成本最低、加工时间最短和加工质量最优三大原则，建立多目标优化模型；步骤S2、基于细菌微调与重优化细菌觅食算法对多目标优化模型进行求解：参照细菌觅食行为，建立重优化细菌觅食算法，求解多目标优化函数模型的最小值并得出其对应的特征族最优加工方案；步骤S3、对特征族最优加工方案进行验证，通过两组对比实验验证该算法的有效性和优越性：通过不同权重自身对比实验、以及不同算法的相互对比实验进行验证；步骤S4、将多目标优化模型应用于特征族加工方案选择；步骤S2中，通过细菌微调重优化细菌觅食算法过程为：如果特征族加工方案位置编码超过该位置最大值则将该位置编码设置为最大值，如果加工方案位置编码低于该位置最小值则将该位置编码设置成最小值，经过细菌微调之后，细菌编码的正确性和合理性得到保证；步骤S2中，通过细菌的迁徙行为优化算法，细菌迁徙的公式为： （15）式中，表示迁徙概率，表示[0,1]内随机数，表示细菌趋向行为次数，表 示细菌复制行为次数，表示细菌的新位置，表示次迁徙、次 复制和次迁徙后细菌的位置； 引入自适应迁徙概率，如公式16所示： （16）式中，表示细菌的健康度，表示细菌种群中所有个体健康度的最大 值，表示细菌种群中所有个体健康度的最小值； 细菌自适应迁徙过程包括以下步骤：步骤1：迁徙细菌确定：对于细菌种群而言，在细菌迁徙之前，首先确定出满足条件的细菌位置；步骤2：细菌重组优化：在步骤1的位置上细菌发生死亡或者迁徙，空出的位置其他细菌进行依次递补，同时，在新位置上产生新细菌并进行重优化，以提高自身适应度；步骤3：形成新种群：重优化后的新细菌与未迁徙细菌重组形成新细菌种群。

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