求解約束優(yōu)化問(wèn)題的差分進(jìn)化算法.pdf

1、約束優(yōu)化問(wèn)題是實(shí)際中經(jīng)常用到的一類數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題。近年來(lái)，約束優(yōu)化問(wèn)題的求解已成為進(jìn)化計(jì)算研究的一個(gè)重要方向。差分進(jìn)化算法因其原理簡(jiǎn)單、受控參數(shù)少、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，引起了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注，但是其本質(zhì)上是一種無(wú)約束的優(yōu)化算法，在求解約束優(yōu)化問(wèn)題時(shí)需要引入約束處理技術(shù)。從約束差分進(jìn)化算法=約束處理技術(shù)+差分進(jìn)化算法的研究框架出發(fā)，從兩方面來(lái)考慮約束優(yōu)化差分進(jìn)化算法的性能具有理論意義和應(yīng)用前景。
　　 本文首先對(duì)差分進(jìn)化算法的研究背景

2、和發(fā)展現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)要的描述，并就其原理、改進(jìn)策略、較其他進(jìn)化算法的優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用做了詳細(xì)說(shuō)明；然后對(duì)基于進(jìn)化算法的約束處理技術(shù)進(jìn)行分類，并對(duì)每類方法的研究現(xiàn)狀做了綜述；最后將復(fù)合差分進(jìn)化算法與兩種不同的約束處理技術(shù)相結(jié)合，提出了兩種改進(jìn)的約束復(fù)合差分進(jìn)化算法。
　　 第一種改進(jìn)算法基于懲罰函數(shù)法，利用自適應(yīng)懲罰函數(shù)的約束處理技術(shù)，引入距離作為適應(yīng)值函數(shù)，根據(jù)種群的可行率計(jì)算個(gè)體的距離，對(duì)每個(gè)個(gè)體施行兩種懲罰，分別基于目標(biāo)函數(shù)和約束違反

3、程度；同時(shí)結(jié)合復(fù)合差分進(jìn)化算法，保留后代種群中的較優(yōu)個(gè)體。這樣既保留了種群的多樣性，又使得種群可以在尋找可行解和尋找最優(yōu)解之間進(jìn)行調(diào)節(jié)。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法與同類算法相比，具有較好的全局尋優(yōu)能力和自適應(yīng)性。
　　 第二種改進(jìn)算法基于多目標(biāo)法，將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為包含原目標(biāo)函數(shù)和約束違反程度兩個(gè)目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行求解。該方法由兩部分組成：種群進(jìn)化模型和不可行解替換機(jī)制。種群進(jìn)化模型中復(fù)合差分進(jìn)化算法作為搜索