1.一种混群优化算法的船舶推力分配方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)、根据船舶对象实际情况，进行各种参数的初始化；

(2)、根据步骤(1)的参数值、前一个时刻的推力分配解以及当前需求力和力矩，运用“极尽求取”混群优化算法c，获得最优解和最优子扇区；

(3)、根据步骤(2)获得的最优解和最优子扇区，采取停留时间切换技术和滞后切换技术，确定一个最适合的扇区组合；

(4)、根据步骤(3)选择的最适合子扇区组合，运用“极尽求取”混群优化算法，确定每个推进器的方位角和推力大小；

(5)、输出步骤(4)的推力分配结果，准备下一个采样时刻的推力分配求解。

2.根据权利要求1所述的一种混群优化算法的船舶推力分配方法，其特征在于：步骤(2)中混群算法的步骤如下：

1)、算法初始化，包括：种群初始化、个体X＝{X1，X2，…，XN}、最大迭代次数、全局最优值，计算并记录当前个体最优值及其位置，全局最优值及其个体；

2)、采用双向寻优、穷尽求取法进行种群进化、个体更新；

3)、选取p1个最优个体进行局部优化，具体如下：Xi(t+1)＝Xi(t)+rand()×visual1为了提高局部优化能力，式中visual1的取值不能太大，每个个体更新以父代为基础衍生V1个子代，更新个体值和全局最优值。

4)、选取p2个最差个体进行局部优化，具体如下：Xi(t+1)＝Xi(t)+rand()×visual2为使个体跳出当前不利位置，式中visual2的取值不能太小，每个个体更新以父代为基础衍生V2个子代，更新个体值和全局最优值。

5)、迭代次数是否达设定值，是则结束，否则执行步骤2)。

3.根据权利要求2所述的一种混群优化算法的船舶推力分配方法，其特征在于：步骤2)中双向寻优、穷尽求取法步骤如下：设每个个体最优解记做Pibest，全局最优解记做Pgbest；

a、每个个体更新如下：

Xi(t+1)＝Xi(t)+ΔXi(t)其中

sl2为移动步长；

计算个体适应值并判别是否得到优化，是则更新个体最优解和个体最优适应度值，执行c，否则执行b；

b、每个个体更新如下：

Xi(t+1)＝Xi(t)‑ΔXi(t)计算个体适应值并判别是否得到优化，是则更新个体最优解和个体最优适应度值，执行d，否则执行e；

c、每个个体更新如下：

Xi(t+1)＝Xi(t)+cpiΔXi(t)(cpi＞1)计算个体适应值并判别是否得到优化，是则更新个体最优解和个体最优适应度值，更新cpi，执行c，否则执行g；

cpi＝cpi(1+c1×rand())d、每个个体更新如下：

Xi(t+1)＝Xi(t)‑cniΔXi(t)(cni＞1)计算个体适应值并判别是否得到优化，是则更新个体最优解和个体最优适应度值，更新cni，执行d，否则执行g；

cni＝cni(1+c2×rand())e、尝试次数是否达设定值m，是则执行f，否则执行a；

f、尝试m次后个体适应度值仍未改进且不是全局最优，则执行随机算子，如是全局最优则保留当前个体值；

g、个体进化结束，更新全局最优值。

4.根据权利要求1所述的一种混群优化算法的船舶推力分配方法，其特征在于：步骤(3)中扇区组合如何切换具体判别措施如下：Ibest是运用“极尽求取”混群优化算法搜索所有子扇区获得的最优推力分配的子扇区组合，In是目前尚未切换时所处的最优子扇区组合，IP是指In之前被选定的最优子扇区组合，t是指IP切换至In时到现在时刻为止的时间，tdts是指停留时间切换的最小切换时间，th是为了防止瞬态干扰导致的切换所设置的最大返回切换时间，其取值不大于tdts，JP(·)是不包含角度变化的代价函数值，JPlim是滞后切换时需要限制的代价函数变化最小值，S(·)是松弛变量累加和，Sdts是滞后切换时需要限制的松弛变量累加和变化最大值，其取值是个百分数。

5.根据权利要求1所述的一种混群优化算法的船舶推力分配方法，其特征在于：步骤(4)中每个推进器的方位角和推力大小计算步骤如下：

1)当In＝inow且Ibest＝inow时，inow为当前所处的扇区组合，运用“极尽求取”混群优化算法a求解，根据所求最优角度解再结合全局最优角度解确定最终推进器的方位角，最后根据所求方位角利用极尽求取”混群优化算法b求得最终推力大小；

2)当In＝inow且Ibest≠inow时，或者In≠inow且inow不在禁区时，直接运用“极尽求取”混群优化算法a进行推进器的方位角和推力大小的求解；

3)其它情况时，首先确定推进器方位角的大小，然后在方位角已知情况下运用“极尽求取”混群优化算法b进行推进器的推力大小的求解。