一种求解约束优化问题的新粒子群算法

结合外点法具有局部搜索能力强、处理约束条件简单的特点,把违反约束的粒子用外点法处理以满足约束设计出一种新的粒子群算法求解约束优化问题.实验结果表明,新算法性能优于现有其它算法,是一种通用、高效、稳健的智能算法.它兼顾粒子群算法和外点法的优点,既有较快的收敛速度,又能以非常大概率求得约束优化问题的全局最优解,同时还提高了解的精度.     

约束优化问题的混合遗传算法研究

如何处理约束条件与增强局部搜索能力是遗传算法用于非线性约束优化问题的线性约束优化问题的不足,提出了一种基于模拟退火算法与外点法的混合遗传算法,对于不满足约束条件的解用外点罚函数法来修正,同时把退火选择算子作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到实数编码的遗传算法中,来增强其的局部搜索能力.算法兼顾了遗传算法、模拟退火算法和外点法三者的长处,既有较快的收敛速度,又能以较大的概率求得非线性约束优化问题的全局最优解.最后以两个测试函数为算例对算法进行测试,验证了该算法搜索能力强、稳健性好,能获得更好的优化结果.实验结果表明引入外点法处理约束条件是可行的.     

基于梯度投影法与随机优化算法的约束优化方法

针对带有线性等式和不等式约束的无确定函数形式的约束优化问题,提出一种利用梯度投影法与遗传算法、同时扰动随机逼近等随机算法相结合的优化方法。该方法利用遗传算法进行全局搜索,利用同时扰动随机逼近算法进行局部搜索,算法在每次进化时根据线性约束计算父个体处的梯度投影方向,以产生新个体,从而能够严格保证新个体满足全部约束条件。将上述约束优化算法应用于典型约束优化问题,其仿真结果表明了所提出算法的可行性和收敛性。     

求解约束优化问题的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。     

基于遗传算法求解约束优化问题的一种算法

在用遗传算法求解约束优化问题时,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键.通过考虑遗传算法和约束优化问题的某些特点,提出将直接比较方法和在进化群体中自适应地保持不可行解比例的策略相结合来处理约束条件的一种新方法,并将该方法结合到通用的遗传算法中.数值实验显示了这种方法的有效性.     

改进的约束优化多目标遗传算法及工程应用

利用多目标法处理约束条件,提出一种改进的基于多目标优化的遗传算法用于求解约束优化问题。该算法将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题; 利用庄家法构造非劣个体,将种群分为支配子种群和非支配子种群,以一定概率分别从支配子种群和非支配子种群中选择个体进行算术交叉操作,引导个体逐步向极值点靠近,增强算法的局部搜索能力,对非支配子种群进行多样性变异操作。8个标准测试函数和3个工程应用的仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

采用不可微精确罚函数的约束优化演化算法

针对多数已有的采用罚函数的约束优化遗传算法存在优化效果差的问题 ,提出了一种新的求解约束优化问题的演化算法 .借助不可微精确罚函数把约束问题转化为单个无约束问题来处理 .采用混合杂交和间歇变异来提高算法的搜索能力 .数值实验结果表明了新算法的优化效果远远优于已有的几种采用罚函数的遗传算法     

基于违约解转化法的遗传算法及其应用

遗传算法求解约束优化问题时,面临的关键问题之一就是如何处理约束条件。目前最常用的方法是惩罚函数法,但也有一些其它方法。该文提出了一种较为通用的处理约束条件的方法—违约解转化法,也就是把所有违反约束的解逐渐拉向可行域之内,使之转化成为一个可行解。把此方法应用到遗传算法中,就形成了基于违约解转化法的遗传算法。测试实例计算表明,基于违约解转化法的遗传算法在求解约束优化问题时是可行的。     

基于外点法的混合遗传算法求解约束优化问题

提出了一种求解约束优化问题的混合遗传算法。它不是传统的在适应值函数中加一个惩罚项，而是在初始种群、交叉运算和变异运算过程中，把违反约束条件的个体用外点法处理设计出新的实数编码遗传算法。数值实验证明，新算法性能优于现有其他进化算法，是通用性强、高效稳健的方法。该方法兼顾了遗传算法和外点法的优点，既有较快的收敛速度，又能以非常大的概率求得约束优化问题全局最优解。     

求解约束优化问题的混合类电磁机制算法

提出了一种求解约束优化问题的混合类电磁机制算法.该算法将约束条件通过外点法转移进目标函数,将约束问题简化为无约束问题;并加入粒子电量过滤公式设计出新类电磁机制(EPEM)算法.数值试验证明,新算法性能优于其他启发式算法,是一种高效、稳健的方法.