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文檔簡介
1、隨著科技的發(fā)展、社會的進(jìn)步,求解約束優(yōu)化問題的方法層出不窮,其中進(jìn)化算法在復(fù)雜的搜索空間中表現(xiàn)出了強(qiáng)大的競爭力,已成為求解約束優(yōu)化問題的重點(diǎn)研究方向。其中差分進(jìn)化算法相比其他進(jìn)化算法來說,容易理解和實(shí)現(xiàn),參數(shù)少易于控制,尤其是在求解最小化連續(xù)空間的非線性不可微函數(shù)時(shí),表現(xiàn)出了它的強(qiáng)健性、易用性和良好的全局尋優(yōu)能力。
本文首先介紹了約束優(yōu)化問題的研究背景和研究現(xiàn)狀,接著對差分進(jìn)化算法和約束優(yōu)化問題做了說明,然后針對差分進(jìn)化算法求
2、解約束優(yōu)化問題,開展了以下幾個(gè)方面的工作:
對差分進(jìn)化算法的策略參數(shù)縮放因子和交叉率進(jìn)行了改進(jìn)。在進(jìn)化過程中分別根據(jù)差分向量的大小情況和種群體適應(yīng)度值分布情況動態(tài)調(diào)整縮放因子和交叉率。使用這樣自適應(yīng)的策略參數(shù)能很好地協(xié)調(diào)算法的全局搜索和局部搜索能力。
大多數(shù)約束優(yōu)化問題的約束條件邊界周圍的不可行解的適應(yīng)度值優(yōu)于可行域內(nèi)的大多數(shù)可行解的適應(yīng)度值。為了有效地利用這些不可行解,采用雙種群搜索機(jī)制,一方面使種群往全局最優(yōu)解進(jìn)
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