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申请/专利权人：武汉科技大学

摘要：本发明公开了一种基于cf‑MODE算法的水下航行器磁隐身高维多目标优化方法，包括以下步骤：首先，将利用成本函数评估个体的方法与差异进化的搜索策略结合，成本函数的方法可使得每个消磁电流值之间相互评估，可以很容易识别出支配解和非支配解，并可评估每个候选解在解集中的收敛性和多样性贡献，进而在面对高维度多目标优化问题时，保留优势消磁电流值过程中的选择压力较小。而差异进化的方法具有强大的收敛能力，两者结合可实现一种适合应用于高维多目标问题的有效算法。其次，输入水下航行器目标磁场数据和消磁绕组效率，利用cf‑MODE算法快速计算得到一组优化后的消磁电流解集方案。并根据面临到的不同磁探形式，从解集中选择最优方案执行。

主权项：1.一种基于cf-MODE算法的水下航行器磁隐身高维多目标优化方法，其特征在于采用差异进化算法并基于成本函数评估多目标获取水下航行器消磁电流值的Pareto解集，包括以下步骤：1对水下航行器磁场数据进行预处理，测得的水下航行器原始磁场数据和消磁绕组效率数据，分别整合数据矩阵和并初始化种群，即消磁电流解集；2采用差异进化算法的变异函数获取未计算区域的个体，即消磁电流解，变异函数公式如下：xi,g+1＝xr1,g+F×xr3,g-xr2,g1其中，xr1,g、xr2,g、xr3,g为种群内的不同向量，xi,g+1为变异后个体，F为搜索步长；3在步骤2所得解值中采用差异进化算法的交叉函数，在父代中随机选择个体进行交叉得到后代，交叉函数公式如下： 其中，NP为种群大小；D为每个粒子的维数；CR为交叉算子，介于[0,1]之间,m是介于[1,D]之间的随机数，目的是保证变异后的中间个体至少有一维参与交叉策略,xij为初始化个体，x”ij,g+1是经过变异操作后的第g+1代个体，x'ij,g+1为经过变异、交叉两项操作的第g+1代中间个体；4利用成本函数对种群中的个体进行适应度赋值，评价每个个体的收敛性和多样性并决定是否保留，使用成本函数来衡量一个解，评价其在被候选解集中相对于其他解而言评估得到的损失，使得个体之间相互评估，保留优势个体，具体计算过程如下：若取出解集中个体xi与个体xj，设为个体xi的目标函数向量，则由xi求得解xj得相互评价定义为： 而在候选解集X中，求得所有个体之间的相互评价计算为: 其中Ν*为候选解集X中解的个数；5计算各个维度的目标函数值：在得到种群消磁电流解值的决策变量参数后，计算得到种群中所有个体的目标函数值，计算函数如下： 其中，fPM上，fPM下，fRMS上和fRMS下分别为水下航行器上下方磁场的峰值和均方根值，和分别为水下航行器的上、下方磁场，和分别为水下航行器上下方消磁绕组效率；计算最优水下航行器消磁电流值Pareto解集，优化目标函数的数学模型如下： 其中目标函数向量，I为消磁电流解，Imin和Imax分别为解约束条件的上、下限。

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