[發明專利]基于樽海鞘群算法的電極陣列優化方法有效
| 申請號： | 202011311093.1 | 申請日： | 2020-11-20 |
| 公開（公告）號： | CN112287564B | 公開（公告）日： | 2023-04-07 |
| 發明（設計）人： | 蔣毅;許源;梁運華;劉功能;郭奉仁;李澤文;王梓糠;尹駿剛 | 申請（專利權）人： | 國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司檢修公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號： | G06F30/20 | 分類號： | G06F30/20;G06N3/006 |
| 代理公司： | 長沙朕揚知識產權代理事務所(普通合伙) 43213 | 代理人： | 鐘聲 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 海鞘 算法 電極 陣列 優化 方法 | ||
1.一種基于樽海鞘群算法的電極陣列優化方法，其特征在于：以設定電極數作為樽海鞘群搜索空間維度，以電極陣列排布空間作為樽海鞘群的設定搜索空間，利用樽海鞘群算法迭代直至滿足設定目標或迭代達到設定次數，輸出樽海鞘群最終食物位置，并將其作為電極陣列的排列位置，完成優化；
利用樽海鞘群算法迭代直至滿足設定目標的過程包括以下步驟：
S1：初始化樽海鞘群的個體個數N＝3n+1，n為自然數，將電極數作為搜索空間的維度數D，設定迭代次數Tmax；初始化種群為
S2：計算樽海鞘群各個體的適應度，將適應度最大的個體作為食物，其余的個體均分為n個領航者、n個追蹤者以及n個后援者；
S3：更新領航者位置為：
其中，為第i只領航者樽海鞘個體在第j維空間的位置，ubj與lbj分別為在第j維搜索空間的搜索上限與搜索下限；Fj為食物在第j維空間的位置，c2與c3為區間[0,1]內產生的隨機數；參數c1的定義為：t為當前迭代次數，Tmax為最大迭代次數；
S4：更新追蹤者位置為：
式中，為第i只追蹤者樽海鞘個體在第j維空間的位置，為共生量；B為受益參數，隨機選取1或2；r為[0,1]區間的隨機數；
S5：后援者位置更新為：
式中，為第i只后援者樽海鞘個體在第j維空間的位置，t為當前迭代次數；Tmax為最大迭代次數；
S6：重復步驟S2～S5，直至迭代次數達到Tmax或食物適應度值達到設定終止閾值。
2.根據權利要求1所述的基于樽海鞘群算法的電極陣列優化方法，其特征在于：更新第i只追蹤者樽海鞘個體在第j維空間的位置時，存儲更新前的第i只追蹤者樽海鞘個體在第j維空間的位置為并判定和的適應度優劣，當優于時，再次更新第i只追蹤者樽海鞘個體在第j維空間的位置為
3.根據權利要求1所述的基于樽海鞘群算法的電極陣列優化方法，其特征在于：目標電極陣列排布空間為同心圓電極陣列，設定目標為最小化峰值旁瓣電平，各所述樽海鞘個體的適應度如下運算得到：
其中，θ為偏移法線的角度，為電極子的相移量，j是虛數符號，Fmax為同心圓電極陣列的主瓣峰值，Ny為電極排布的圓環數量，Nx為環上電極子數量，rm指第m個圓環上第n個電極子(n,m)的半徑，饋電幅度是I(n,m)各電極子同激勵，Ψ(n,m)是電極子與x軸的夾角。
4.根據權利要求1所述的基于樽海鞘群算法的電極陣列優化方法，其特征在于：目標電極陣列排布空間為矩形電極陣列，設定目標為最小化峰值旁瓣電平，各所述樽海鞘個體的適應度如下運算得到：
其中，θ為偏移法線的角度，為電極子的相移量，j是虛數符號，Fmax為同心圓電極陣列的主瓣峰值，Ny為電極排布的圓環數量，Nx為環上電極子數量，rm指第m個圓環上第n個電極子(n,m)的半徑，pmx為電極在x方向上的位置，pmy是電極子在y方向上的位置，饋電幅度是I(n,m)各電極子同激勵。
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