離散和連續(xù)優(yōu)化問題的改進差分進化算法研究.pdf

1、進化算法是一類魯棒性強的全局搜索算法，對基于梯度的傳統(tǒng)優(yōu)化方法無法或難以處理的高度非線性、不可微、多峰、多變量問題，尤其是目標函數(shù)的導數(shù)無法求出，受噪聲影響或沒有明確的數(shù)學形式這樣的問題，進化算法具有很大的優(yōu)勢，越來越受到人們的青睞。作為一種簡單易用的隨機啟發(fā)式搜索算法，差分進化算法以其穩(wěn)健性和較強的全局尋優(yōu)能力受到了各國學者的廣泛關注。本文研究求解整數(shù)規(guī)劃、約束優(yōu)化和無約束優(yōu)化問題的差分進化算法。本文的主要工作為：
　　 對整

2、數(shù)規(guī)劃問題，設計了一種改進的差分進化算法。該算法采用了六個不同的變異算子以產生更好的后代，通過引入一個遷移算子避免算法早熟。在約束處理上，采用了一種基于可行性的判斷準則來選擇較優(yōu)個體。最后，對十一個標準測試函數(shù)作了數(shù)值實驗，與文獻中其它進化算法的比較結果表明，改進的差分進化算法性能良好，特別是求解高維和約束問題其效果更好。
　　 對約束優(yōu)化問題，采用罰函數(shù)法，把約束優(yōu)化問題轉化為無約束優(yōu)化問題，設計了一種混合差分進化算法。該算法

3、在差分進化算法的三種不同變異算子的基礎上，結合分布估計算法，在不同層面上進行全局尋優(yōu)。最后，用該算法求解了十三個標準測試問題，并與文獻中已有的進化算法作了比較，結果表明，改進的差分進化算法全局搜索能力強、精度高、收斂速度快，是約束優(yōu)化領域具有競爭力的算法之一。
　　 對無約束優(yōu)化問題，結合單純形局部搜索算子，設計了一種新的混合算法。該算法在差分進化算法的三種不同變異算子的基礎上，引入直方圖概率模型產生部分后代。最后，對十一個標準