(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 202211178226.1 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 江苏科技大学 地址 212008 江苏省镇江市梦溪路2号 (72)发明人 李雨恒　高尚　王琦　姜元昊　 (74)专利代理 机构 南京正联知识产权代理有限 公司 32243 专利代理师 蒯建伟 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/14(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设 计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于反向精英哈里斯鹰 优化的管柱设计方法， 包括以下步骤： S1： 对管柱 设计问题进行数学建模， 构造适应度函数； S2： 初 始化哈里斯鹰种群位置与选择概率参数； S3： 用 精英反向学习更新哈里斯鹰种群位置并计算其 适应度值； S4： 更新选 择概率和逃逸能量， 当逃逸 能量大于1时执行S5， 否则跳转S6； S5： 用探索公 式更新哈里斯鹰种群位置， 跳转S7； S6： 根据概率 选择用精英交叉演化或精英融合演化更新哈里 斯鹰种群位置； S7： 判断是否满足终止条件， 满足 则输出管柱设计的参数， 否则跳转步骤S3。 本发 明通过哈里斯鹰优化算法引入精英反向学习， 优 化种群结构， 增强算法跳出局部最优的能力， 提 升算法收敛速度和算法鲁棒性； 提升管柱设计的 优化效果。 权利要求书4页 说明书7页 附图1页 CN 115481572 A 2022.12.16 CN 115481572 A 1.一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设计方法， 其特征在于： 该方法包括以下步 骤： S1： 对管柱设计问题进行数学建模， 确定目标函数、 待求解参数取值范围及其约束条 件， 然后使用外点罚 函数法将目标函数与约束条件结合来构造辅助函数， 并将其作为适应 度函数； S2： 在待求解参数取值范围确定的解空间内随机生成哈里斯鹰种群的初始位置， 初始 化选择概 率参数； S3： 对种群中所有哈里斯鹰位置进行精英反向学习生成反向位置， 计算所有哈里斯鹰 位置及其反向位置的适应度值， 并优先 更新哈里斯鹰位置为 其反向位置； S4： 根据此前哈里斯鹰位置更新情况来更新选择概率， 根据当前迭代次数来更新哈里 斯鹰的逃逸能量， 当哈里斯鹰逃逸能量大于1时执 行步骤S5， 否则跳转 步骤S6； S5： 用优化过的探索公式更新哈里斯鹰位置， 并跳转 步骤S7； S6： 根据选择概 率随机选择用精英交叉演化或精英融合演化更新哈里斯鹰位置； S7： 判断是否满足终止条件， 满足则输出优最终的管柱设计参数， 否则跳转步骤S3继续 优化。 2.根据权利要求1所述的一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设计方法， 其特征在 于： 所述S1中对管柱设计问题进行 数学建模具体操作如下： 目标函数为： f(X)＝9.82x1x2+2x1 约束条件为： 待求参数取值范围为： 2≥x1≥14 0.2≥x2≥0.8 适应度函数的计算公式为： F(X)＝f(X)+10 000(g1(X)+g2(X)+g3(X)+g4(X)+g5(X)+g6(X)) 式中， X＝(x1,x2)为待求参数向量， f(X)为目标函数， g1(X)、 g2(X)、 g3(X)、 g4(X)、 g5(X)和权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115481572 A 2g6(X)为障碍函数。 3.根据权利要求1所述的一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设计方法， 其特征在 于： 所述S2中， 哈里斯鹰的初始位置的随机生成公式为： X＝r(UB‑LB)+LB 式中r为(0,1)区间内随机数， UB、 LB分别为 解空间上 下界。 4.根据权利要求1所述的一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设计方法， 其特征在 于： 所述S3的具体操作如下： 精英反向学习以精英中心为对称中心进行反向学习， 精英中心的定义 为： 式中， Xo1、 Xo2、 Xo3为上一轮迭代时哈里斯鹰种群位置中的三个最优位置， r为(0,1)区间 内随机数； 精英反向学习以精英中心为对称中心得到哈里斯鹰位置的对称位置， 并在以对称位置 为中心， 以哈里斯鹰位置到对称中心的距离为半径的解空间中随机生成哈里斯鹰反向位 置， 其计算公式为： 式中， 为哈里斯鹰反向位置， r1、 r2为(0,1)区间内的随机数； 先计算哈里斯鹰反 向位置的适应度值， 如果其小于哈里斯鹰在迭代过程中最优位置的 适应度值， 则更新哈里斯鹰位置为反向位置； 否则不更新哈里斯鹰位置并计算其适应度值； 精英反向学习中哈里斯鹰位置更新公式为： 式中， 为哈里斯鹰反向位置， fitnes s为哈里斯鹰在迭代过程中最优位置的适应度值。 5.根据权利要求1所述的一种基于反向精英哈里斯鹰优化的管柱设计方法， 其特征在 于： 所述S4的具体操作如下： 先将步骤S3计算得到的哈里斯鹰位置的适应度值与哈里斯鹰历史最优位置的适应度 值进行比较， 判断上轮迭代是否更新哈里斯鹰历史最优位置， 如果上一轮迭代后未更新哈 里斯鹰历史最优位置， 则更新选择概Pr， 更新公式为： 式中， 选择概率Pr是区间[0,1]内的数， 其初始值为0.5； 参数n是连续的未更新 哈里斯 鹰历史最优位置最优的迭代轮数； 参数diff为上一轮迭代中使用精英交叉演化和精英融合 演化更新哈里斯鹰位置的次数之差； 如果选择概率pr的值更新后超出其取值区间[0,1]， 将 其修正为其最接近的边界值， 同时将计数器n置 0； 逃逸能量基于随迭代次数随机变化， 其更新公式为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115481572 A 3