為求解一類復(fù)雜非線性優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解,采用跨物種傳播的人感禽流感傳染病動力學(xué)模型提出了人感禽流感傳染病優(yōu)化算法。利用H7N9傳染病模型構(gòu)造出的S^u-S^u,I^u-I^u,S^u-I^u,I^u-S^u,S^u-D^u,I^u-D^u等算子能使個體能在同物種和跨物種個體之間充分交換信息,其中S^u-S^u、I^u-I^u算子可利用強(qiáng)壯個體的特征來改善虛弱個體的特征,從而提升算法的求精能力;S^u-I^u、I^u-S^u算子可改良個體的適應(yīng)度分布特征,從而提升算法的探索能力;S^u-D^u,I^u-D^u算子可... 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2020,32(05)北大核心

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【部分圖文】：

樣本收斂曲線(e)F22(f)F28

時期t的占比為S1(t)，此類種群用S1表示；已染病的雞，其在時期t的占比為I1(t)，此類種群用I1表示；已死亡的雞，其在時期t的占比為D1(t)，此類種群用D1表示；易感(未染病)的工人，其在時期t的占比為S2(t)，此類種群用S2表示；已染病的工人，其在時期t的占比為I2(t)，此類種群用I2表示；已死亡的工人，其在時期t的占比為D2(t)，此類種群用D2表示。上述場景可采用傳染病傳播倉室模型[14]來描述，如圖1所示。圖1雞與工人相互作用的傳染病傳播流程圖Fig.1Infectiousdiseasetransmissionflowchartofchickenworkerinteraction根據(jù)圖1，我們可以寫出其相應(yīng)的動力學(xué)方程組，如式(3)所示：111111111111111111111112221222222221222222222222ddddddd()dd()dddSdSISDrItIISIrItDdSIDtSdSIISDrItIIISIrItDdSIDt(3)式中：t為時期；β1為H7N9在雞群中的傳染率，0<β1<1；d1為雞的自然死亡率，0<d1<1；r1為雞染病后的治愈率，0<r1<1；γ1為雞因染上H7N9而死亡的死亡率，0<γ1<1；β2為H7N9由雞向工人傳播的傳播率，0<β2<1；d2為工人的自然死亡率，0<d2<1；r2為工人染病后的治愈率，0<r2<1；γ2為因染上H7N9而死亡的死亡率，0<γ2<1。為簡單起見，對上述場景進(jìn)行一些簡化：當(dāng)一只雞自然死亡或因染上H

染病概率1()iIt和死亡概率1()iDt，以及工人i的易感概率2()iSt、染病概率2()iIt和死亡概率2()iDt。雞i在時期t處于S1狀態(tài)、I1狀態(tài)和D1狀態(tài)中的哪個狀態(tài)，由1()iSt，1()iIt，1()iDt中的最大者確定。同理，工人i在時期t處于S2狀態(tài)、I2狀態(tài)和D2狀態(tài)中的哪個狀態(tài)，由2()iSt，2()iIt，2()iDt中的最大者確定。依據(jù)圖1，可以識別出所有合法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移類型，如圖2所示，圖2中所描述的狀態(tài)轉(zhuǎn)移類型的含義及其所對應(yīng)的算子如表1所示。圖2合法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移類型Fig.2Legalstatetransitiontypes特別注意，表1中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移S1→D1和I1→D1以及S2→D2和I2→D2分別表示雞和工人自然死亡和因染上H7N9而死亡。表1合法狀態(tài)轉(zhuǎn)換Tab.1Legalstatetransitions個體類型在時期t的狀態(tài)在時期t+1的狀態(tài)狀態(tài)轉(zhuǎn)換算子雞S1S1S1→S1S1-S1S1I1S1→I1S1-I1S1D1S1→D1S1-D1I1I1I1→I1I1-I1I1S1I1→S1I1-S1I1D1I1→D1I1-D1工人S2S2S2→S2S2-S2S2I2S2→I2S2-I2S2D2S2→D2S2-D2I2I2I2→I2I2-I2I2S2I2→S2I2-S2I2D2I2→D2I2-D2從表1可知，H7N9算法共有12個算子，較多的算子對本算法的性能提升是否有益？下面給

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2959639