申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN117933105B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种定日镜场布局的优化方法及系统，方法包括：对定日镜场进行初始化布局获得初始化种群；采用K次分区域内竞争算法对初始化种群进行分区和处理，提取各分区内光学效率最高的候选参数，汇总得胜出者集合；采用K次分区域间竞争算法对胜出者集合进行二次分区和处理，提取各二次分区内光学效率最高的候选参数，汇总得二次胜出者集合；循环执行K次分区域内竞争算法和K次分区域间竞争算法，直至获得光学效率最高的候选参数，确定最优定日镜场布局。本发明以定日镜场的光学效率作为优化目标，通过K次分区域内竞争算法和K次分区域间竞争算法提高定日镜场布局优化计算的效率，最大限度地提高资源利用率。

主权项：1.一种定日镜场布局的优化方法，其特征在于，包括：对定日镜场进行初始化布局，获得由多组候选参数集合而成的初始化种群；采用K次分区域内竞争算法对初始化种群进行分区和处理，提取各分区内光学效率最高的候选参数，汇总得到胜出者集合；采用K次分区域间竞争算法对胜出者集合进行二次分区和处理，提取各二次分区内光学效率最高的候选参数，汇总得到二次胜出者集合；基于二次胜出者集合，再次执行K次分区域内竞争算法和K次分区域间竞争算法，依此循环，直至获得光学效率最高的候选参数，确定出最优定日镜场布局；所述K次分区域内竞争算法具体包括：将初始化种群P中的每组候选参数均对应一个粒子，然后将初始化种群P分割为两个区域，使每个区域中粒子的光学效率均值相同；再将分割后的每个区域进行同样的分割操作，分割K次后得到2K个区域；对于分割后的2K个区域，依次遍历其中的每一个区域；对于目前正在遍历的区域，遍历区域中的每个粒子；假设目前选定的粒子为i，再在该区域中随机选择一个粒子j；计算粒子i与粒子j对应的光学效率fitness_i和fitness_j；判断并比较fitness_i和fitness_j的大小；如果fitness_i≥fitness_j，更新粒子i和粒子j的速度和位置，将粒子i放入胜出者集合W1，将粒子j放入失败者集合L1；否则将粒子j放入胜出者集合W1，将粒子i放入失败者集合L1；遍历结束后，得到胜出者集合W1；所述K次分区域间竞争算法包括：将胜出者集合W1中的每组候选参数均对应一个粒子，然后将胜出者集合W1分割为两个区域，使每个区域中粒子对应的光学效率均值相同；再将分割后的每个区域进行同样的分割操作，分割K次后得到2K个区域；对于分割后的2K个区域，依次遍历其中的每一个区域；对于目前正在遍历的区域，遍历区域中的每个粒子；假设目前选定的粒子为p，再在胜出者集合W1中随机选择一个粒子q；计算粒子p与粒子q对应的光学效率fitness_p和fitness_q；判断并比较fitness_p和fitness_q的大小；如果fitness_p≥fitness_q，更新粒子p和粒子q的速度和位置，将粒子p放入胜出者集合W2，将粒子q放入失败者集合L2；否则将粒子q放入胜出者集合W2，将粒子p放入失败者集合L2；遍历结束后，得到二次胜出者集合W2；使每个区域中粒子对应的光学效率均值相同的方法包括：将区域中的粒子按对应的光学效率值进行非降序排列；计算所有粒子对应的光学效率的总和；将所有粒子对应的光学效率的总和除以2，得到每个区域的适应度平均值；初始化一个长度为2的数组表示每个区域光学效率的累积和，初始值全为0；依次遍历排好序的所有粒子，将当前粒子加到光学效率累积和最小的区域中，直到所有粒子都被分配完为止；由此得到了分割好的两个区域，且每个区域内粒子对应的光学效率均值相同。

全文数据：

权利要求：

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