一种新的差分进化约束优化算法

被引：27

作者：

刘若辰

焦李成

雷七峰

方玲芬

机构：

[1] 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室

来源：

西安电子科技大学学报 | 2011年 / 38卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

差分进化算法; 约束优化; 多目标优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.

引用

页码：47 / 53

页数：7

共 8 条

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