基于惩罚和修复策略的约束优化遗传算法

被引：8

作者：

田方 ^{[1
]}

谢里阳 ^{[1
]}

陶柯 ^{[2
]}

张禹 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北大学机械工程与自动化学院

[2] 沈阳工业大学机械工程学院

来源：

机械设计 | 2005年 / 11期

关键词：

遗传算法; 惩罚函数; 修复策略; 优化方法; 非线性约束;

D O I：

10.13841/j.cnki.jxsj.2005.11.003

中图分类号：

O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

070105 ; 1201 ;

摘要：

约束优化问题中最难以解决的就是约束处理问题,将惩罚函数法与修复策略相结合应用于非线性约束优化遗传算法之中,使得约束优化问题在惩罚函数和修复算子的协同作用下收敛于全局最优,有效避免了迭代过程中大量非可行解的产生,解决了在遗传算法约束优化问题中单独使用惩罚和修复方法时一些难以解决的问题。基于随机方向法构造的修复算子作用效果显著,采用多个测试函数对算法进行检验,均能较好地收敛于可行域中的最优解,验证了算法的可靠性。

引用

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页数：3

共 7 条

[1] 非线性约束最优化问题的多目标模拟退火算法 [J].