一种基于遗传算法的移动半隐式粒子法关键参数优化方法

摘要

一种基于遗传算法的移动半隐式粒子法关键参数优化方法，步骤如下：1、设定遗传算法需要的初始参数，保证最优解的可靠性；2，初始化种群，将移动半隐式粒子法计算需要的关键参数作为种群个体基因；3，对问题进行编码，将问题的解空间转换成遗传算法能够处理的搜索空间；4，对测试算例进行粒子法的初始建模，建立粒子法待优化的关键参数的适应度评价函数；5，进行粒子法计算，将计算结果返回遗传算法作为适应度值对个体评价；6，判断是否满足进化的停止规则，若不满足，对种群执行遗传算法相关操作，产生新的种群，并进行下一次迭代；7，当前种群满足停止规则时，输出最优个体，得到最优参数。本发明方法，能够提高粒子法计算的准确性和稳定性。