基于随机强化学习的群智能函数优化方法

摘要

本发明公开了一种基于随机强化学习的群智能函数优化方法，该方法按两群方案设计，寻优策略由“探索”和“挖掘”操作组成，并通过一种随机强化学习策略完成敏感参数的自适应设置。本发明优点是：1）划分种群为“探索群”和“挖掘群”并建立相关数学模型，“探索群”完成全局搜索，“挖掘群”完成局部搜索；2）在模型设计中，注重减少算法参数数量，特别是敏感参数的数量；3）通过先验方法得出惰性参数的合理参数值；4）通过随机强化学习策略对敏感参数实现自适应控制。