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摘要：本申请提供了一种基于对流‑弥散理论的优化算法,涉及人工智能优化算法领域。方法包括五个机制：一是质点在土水势水力梯度作用下的整体迁移运动。二是全局搜索机制,在机械弥散作用下,质点有向群体最佳位置逼近的趋势；三是局部搜索机制,在机分子散作用下,质点有个体历史最佳位置逼近的趋势。四是土水势权重更新机制,该阶段算法以动态权重机制调整土水势的大小,随着迭代次数的逐渐增大,算法逐渐逼近最优值。五是质点变异机制,算法以变异概率P控制质点的自身变异,增强了质点群体的多样性,避免算法过早陷入局部搜索而停滞不前。算法通过上述搜索机制,经过多次迭代逐渐逼近最优值,当算法满足搜索停止条件,算法停止搜索,并返回最优值。
主权项：1.一种对流弥散优化方法,其特征在于,所述方法包括：初始化质点群体以及所述质点群体中每个质点的水动力弥散系数、土水势以及位置,并对所述质点群体中每个质点的适应度值进行计算;针对个体质点,利用所述质点的适应度值与个体极值对应的适应度值进行比较,当所述质点的适应度值小于所述质点的个体极值对应的适应度值时,将所述质点的位置作为当前所述质点的个体极值;针对群体质点,利用所述群体质点的适应度值与全局极值对应的适应度值进行比较,当所述群体质点的适应度值小于所述全局极值对应的适应度值时,将所述质点的位置作为当前所述全局极值;根据所述质点的个体极值与所述全局极值,对所述质点的水动力弥散系数、土水势以及位置进行更新;在当前次迭代,对所述质点群体中每个位置的质点进行自适应变异,然后返回适应度值比较步骤;在触发结束条件之前,返回利用所述质点的适应度值与所述质点的个体极值进行比较的步骤,其中,所述结束条件为所述质点群体中的每个质点的位置与目标位置的误差小于预设阈值,或完成预设次数的迭代；其中，所述根据所述质点的个体极值与所述全局极值,对所述质点的水动力弥散系数、土水势以及位置进行更新,包括：根据机械弥散系数和分子扩散系数更新水动力弥散系数;根据更新后的水动力弥散系数,更新所述土水势;根据更新后的土水势,更新所述质点的位置。
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权利要求：
百度查询： 任长江 一种基于对流-弥散理论的优化方法
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