(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 202210601245.4 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 湖州师范学院 地址 313000 浙江省湖州市吴兴区二环东 路759号 (72)发明人 陈晓华　叶亚宁　李春芝　王丽　 王鸿　陆展　 (74)专利代理 机构 杭州中利知识产权代理事务 所(普通合伙) 33301 专利代理师 肖洋 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种基于平衡点的最优化方法 (57)摘要 本发明提出了一种基于平衡点的最优化方 法， 依次包括以下步骤： 根据任意输入的初始值， 进行数据预处理， 创建控制器所需的可行解； 根 据反馈控制原理， 构建平衡点反馈控制模型， 并 寻找平衡点； 根据求得平衡点的基础， 遍历所有 维度， 并寻找目标函数的全局最优解。 本发明创 建平衡点模型， 能够根据偏差自动调整被控制 量， 从而实现可行解到最优解的逼近。 该算法能 够缓解初始值对最优解的影 响， 并且在求解时间 方面有着良好的表现。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115130277 A 2022.09.30 CN 115130277 A 1.一种基于平衡点的最优化方法， 其特 征在于： 依次包括以下步骤： a)根据任意输入的初始值， 进行 数据预处 理， 创建控制器所需的可 行解； b)根据反馈控制原理， 构建平衡点反馈控制模型， 并寻找 平衡点； c)根据求得平衡点的基础， 遍历所有维度， 并寻找目标函数的全局最优解。 2.如权利要求1所述的一种基于平衡点的最优化方法， 其特征在于： 步骤a)中进行数据 预处理， 创建控制器所需的可 行解， 具体方法如下： a1)平移坐标： 通过坐标平 移保证决策变量大于等于 0； a2)设定参数： d表示搜索方向的参数， 当d为1时， 搜索方向从左向右， 表示搜索方向从 低到高； 当d为0时， 搜索方向从右向左， 表示搜索方向从高到低； s表示一个搜索步长的基 数， p和q分别表示大 范围搜索的步长指数和小范围搜索的步长指数； a3)求解可行解： 需要两个可 行解xk‑1、 xk‑2； 其中， 第一个可行解任意输入， 当输入值小于决策变量取值范围下界线时， 将下界值赋 予给第一个可行解； 当输入值大于决策变量取值范围上界线时， 将上界值赋予给第一个可 行解； 当输入值在决策变量取值范围内时， 则保留该值， 其 值为第一个可 行解； 第二个可行解通过在第一个可行解的基础上增加或者减少 δ， 然后除以2或者乘以2， 直 到找到一个解的目标函数值小于或等于第一个可行解的目标函数值， 其中， δ为[0,1]之间 的数， 当d等于1时， xk‑1≥xk‑2≥0； 当d等于 0时， 0≤xk‑1≤xk‑2。 3.如权利要求1所述的一种基于平衡点的最优化方法， 其特征在于： 步骤b)中构建平衡 点反馈控制模型， 并寻找 平衡点， 具体方法如下： b1)执行器： yk+1＝f(xk)， 其中， f(xk)为计算的目标函数值； b2)检测器： 其中， c表示检测两次状态变量xk和xk‑1是否发生变化， 若没有发生变化， 即变化值在可 控精度ε范围内， c＝0， 此时系统处于平衡状态； 否则c＝|xk‑xk‑1|， 即此时系统未达到平衡 状态； b3)控制器： 其中， xk为状态变量， d表 示方向的参数， 用来判断是否满足约束 条件； 根据方向d 和反馈的c计算xk+1； 根据xk、 xk+1多计算的目标函数值， 调整p和q； 根据xk、 xk+1的目标函数值权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115130277 A 2及对约束条件 是否满足的判断， 对三 者进行赋值； 当满足f(xk+1)≤f(xk)条件时， 则p++,q＝0,xk‑2＝xk‑1,xk‑1＝xk,xk＝xk+1； 否则当d等于 1 时， 当d等于0时， 当满足f(xk+1)＞f(xk)条件时， 则p＝0,q++， 当d等于1时， 当d 等于0时， b4)寻找平衡点， 在步骤b1)至步骤b3)执行器、 检测器和控制器的作用下， 调整决策变 量xk+1， 直到xk+1趋近于xk时， 控制器停止调整， 找到平衡点并记录结果。 4.如权利要求1或3所述的一种基于平衡点的最优化方法， 其特征在于： 步骤c)遍历所 有维度， 寻找目标函数的全局最优解， 具体方法如下： c1)寻找一个维度的最优解， 当搜索方向是从右向左时， 在步骤b)寻找到一个左平衡点 的基础上， 改变寻优方向， 搜索方向是从左向右， 然后重复步骤b)， 找到右平衡点， 当两个方 向上平衡点之间的误差满足精度要求时， 即|x左‑x右|＜ ε 时， 找到一个维度上的最优解； c2)改变步长底数s， 从2到搜索 范围最大值/2内的所有质数， 重复步骤b)至步骤c1)， 寻 找更优的解， 其中当自变量个数 大于10时， 步长底数增 加策略取消； c3)遍历所有的维度， 依次对每 个维度进行搜索， 最后返回求出的解。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115130277 A 3