(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211507734.X (22)申请日 2022.11.28 (71)申请人 广东电网有限责任公司湛江供电局 地址 524005 广东省湛江市霞山区海 滨大 道南50号 (72)发明人 陈云龙　陈国迪　陈婷　黄景亮　 王小虎　黄端华　陈国超　郑都　 杜依蔓　黎艺苗　郑长明　黄德珠　 李文妍　冯兆奇　万健恒　叶炳赐　 李雄方　吕松朗　陈小磊　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 任文生 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01)G06N 3/00(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种多域联动渗透式参数寻优方法和系统 (57)摘要 本发明提供了一种多域联动渗透式参数寻 优方法和系统， 通过在群粒子优化算法收敛过程 中采用三子群相互渗透机制， 将不同子群间的粒 子进行随机两两匹配后进行融合计算， 实现不同 子群之间的相互学习， 使 得优化算法可以快速收 敛到全局最优点。 同时， 还以预设概率在子群进 行内部寻优之前， 在各子群内部进行维度联动操 作， 进而通过子群内部寻优扩散到整个子群， 使 得可能陷入局部最优的维有机会摆脱出来， 使整 个种群摆脱局部最优。 本发明通过采用三子群相 互渗透机制和维度联动机制， 一方面可以有效打 破局部最优， 促使不同子群之间相互交流学习， 另一方面使陷入局部最优的维有机会摆脱出来， 进而使整个种群摆脱局部最优， 同时较好保证种 群的多样性。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115526552 A 2022.12.27 CN 115526552 A 1.一种多域联动渗透式参数寻优方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 在解空间中初始化， 产生 一个粒子群， 所述粒子群的容 量为3的倍数； 对所述粒子群中全体粒子的各维数值进行归一 化处理； 计算各粒子的适应度值， 根据初始种群各粒子的适应度值大小进行依次排序， 并将排 序后的所述初始种群均分为 三个子群； 按照预设概率在各子群 内部对当前最优粒子进行维度联动操作， 更新子群内的最优粒 子， 所述维度联动操作为对粒子各维数值进行交叉计算得到新粒子的操作； 在各子群内部计算 最优粒子； 对所述三个子群间的粒子进行随机两两配对， 对于已配对的粒子进行相互渗透操作， 更新子群内的粒子， 所述相互渗透操作为基于权重系数对两个粒子进 行融合计算得到两个 新粒子的操作； 根据适应度值大小将更新后的全部粒子 重新划分为 三个新子群； 对于每一 次划分的子群均进行迭代计算直至满足停止条件时， 以当前全体粒子群 中的 最优解作为本次优化过程的全局最优解。 2.根据权利要求1所述的多域联动 渗透式参数寻优方法， 其特征在于， 按照预设概率在 各子群内部对当前最优粒子进行维度联动操作， 更新子群内的最优粒子， 具体包括： 对子群内当前最优粒子 第 维与第 维进行交叉计算， 如下： 其中， 是[0,1]之间的随机数， 和 分别为新 粒子 的第 维与第 维， 和 分别为当前最优粒子 的第 维与第 维， 和 分 别为非当前最优粒子 的第 维与第 维； 对所有维均进行交叉计算操作， 得到新粒子 ； 将所述新粒子 与当前最优粒子 进行比较， 以更优粒子更新子群的最优粒 子。 3.根据权利要求1所述的多域联动 渗透式参数寻优方法， 其特征在于， 对所述三个子群 间的粒子进行随机 两两配对， 具体包括： 对第一子群和第二子群的粒子进行随机两两配对、 对所述第 二子群和第 三子群的粒子 进行随机 两两配对以及对所述第一子群和所述第三子群的粒子进行随机 两两配对。 4.根据权利要求1或3所述的多域联动渗透式参数寻优方法， 其特征在于， 对于已配对 的粒子进行相互渗透操作， 更新子群内的粒子， 具体包括： 记已配对的两个粒子分别为 和 ， 所述相互渗透操作如下： 式中， 、 分别为子群 Ⅰ粒子 和子群Ⅱ粒子 之间联动渗透生 成子代的d维度值， 子 群Ⅰ和Ⅱ为三个子 群中相互配对的两 个子群； 是[0,1]之间的随机数；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115526552 A 2M为迭代总次数； t为当前代数； 、 分别为子群 Ⅰ粒子 和子群Ⅱ粒子 的d维度值； 为权重系数； 将子代粒子 、 与父代粒子 和粒子 进行适应度值比较， 以更优 粒子更新子群的粒子 。 5.根据权利要求1所述的多域联动 渗透式参数寻优方法， 其特征在于， 对所述粒子群中 全体粒子的各维数值进行归一 化处理后， 全体粒子的各维数值范围为[ ‑1,1]。 6.一种多域联动渗透式参数寻优系统， 其特 征在于， 包括： 预处理单元， 用于在解空间中初始化， 产生一个粒子群， 所述粒子群的容量为3的倍数； 还用于对所述粒子群中全体粒子的各维数值进行归一 化处理； 迭代计算单元， 用于计算各粒子的适应度值， 根据初始种群各粒子的适应度值大小进 行依次排序， 并将排序后的所述初始种群均分为三个子群； 还用于根据适应度值大小将更 新后的全部粒子重新划分为三个新子群； 还用于对于每一次划分的子群均进 行迭代计算直 至满足停止条件时， 以当前全体粒子群中的最优解作为本次优化过程的全局最优解； 维度联动单元， 用于按照预设概率在各子群内部对当前最优粒子进行维度联动操作， 更新子群内的最优粒子， 所述维度联动 操作为对粒子各维数值进 行交叉计算得到新粒子的 操作； 内部寻优单 元， 用于在各子群内部计算 最优粒子； 子群渗透单元， 用于对所述三个子群间的粒子进行随机两两配对， 对于已配对的粒子 进行相互渗透操作， 更新子群内的粒子， 所述相互渗透操作为基于权重系 数对两个粒子进 行融合计算得到 两个新粒子的操作。 7.根据权利要求6所述的多域联动 渗透式参数寻优系统， 其特征在于， 在所述维度 联动 单元中， 按照预设概率在各子群内部对当前最优粒子进行维度联动操作， 更新子群内的最 优粒子， 具体包括： 对子群内当前最优粒子 第 维与第 维进行交叉计算， 如下： 其中， 是[0,1]之间的随机数， 和 分别为新 粒子 的第 维与第 维， 和 分别为当前最优粒子 的第 维与第 维， 和 分 别为非当前最优粒子 的第 维与第 维； 对所有维均进行交叉计算操作， 得到新粒子 ； 将所述新粒子 与当前最优粒子 进行比较， 以更优粒子更新子群的最优粒 子。 8.根据权利要求6所述的多域联动 渗透式参数寻优系统， 其特征在于， 在所述子群渗透 单元中， 对所述 三个子群间的粒子进行随机 两两配对， 具体包括： 对第一子群和第二子群的粒子进行随机两两配对、 对所述第 二子群和第 三子群的粒子 进行随机 两两配对以及对所述第一子群和所述第三子群的粒子进行随机 两两配对。 9.根据权利要求6或8所述的多域联动渗透式参数寻优系统， 其特征在于， 在所述子群权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115526552 A 3