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相似文献
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1.
约束优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中,其对应的约束优化进化算法也成为了进化领域的重要研究方向。约束优化进化算法的本质问题是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目标函数和约束条件,使得算法更加高效。首先对约束优化问题进行定义;然后详细分析了目前主流的约束进化算法,同时,基于不同的约束处理机制,将这些机制分为约束和目标分离法、惩罚函数法、多目标优化法、混合法和其他算法,并对这些方法进行了详细的分析和总结;接着指出约束进化算法亟待解决的问题,并明确指出未来需要进一步研究的方向;最后对约束进化算法在工程优化、电子和通信工程、机械设计、环境资源配置、科研领域和管理分配等方面的应用进行了介绍。  相似文献   

2.
约束优化进化算法   总被引:28,自引:1,他引:27  
约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.  相似文献   

3.
基于种群个体可行性的约束优化进化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引入一种不可行解保存和替换机制,允许一定比例的最好不可行解进入下一代种群.标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.  相似文献   

4.
约束优化是多数实际工程应用优化问题的呈现方式.进化算法由于其高效的表现,近年来被广泛应用于约束优化问题求解.但约束条件使得问题解空间离散、缩小、改变,给进化算法求解约束优化问题带来极大挑战.在此背景下,融合约束处理技术的进化算法成为研究热点.此外,随着研究的深入,近年来约束处理技术在复杂工程应用问题优化中得到了广泛发展,例如多目标、高维、等式优化等.根据复杂性的缘由,将面向复杂约束优化问题的进化优化分为面向复杂目标的进化约束优化算法和面向复杂约束场景的进化算法两种类别进行综述,其中,重点探讨了实际工程应用的复杂性对约束处理技术的挑战和目前研究的最新进展,并最后总结了未来的研究趋势与挑战.  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对可行个体与不可行个体分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1策略,以提高算法的全局收敛性能和收敛速率.用几个标准的Benchmark问题进行了测试,实验结果表明该算法是一种求解约束优化问题的有效方法.  相似文献   

7.
郑建国  王翔  刘荣辉 《软件学报》2012,23(9):2374-2387
差分进化(differential evolution,简称DE)算法解决约束优化问题(constrained optimization problems,简称COPs)时通常采用可行解优先的比较规则,但是该方法不能利用种群中不可行解的信息.设计了可以利用不可行解信息的ε-DE算法.该算法通过构造一种比较准则,使得进化过程可以充分利用种群中优秀不可行解的信息.该准则通过引入种群约束允许放松程度的概念,在进化初始阶段使可行域边界上且拥有较优目标函数的不可行解进入种群;随着进化代数增加,种群约束允许放松程度不断减小,使得种群中不可行解数量减少,直到种群约束允许放松程度为0,种群完全由可行解组成.此外,还选择了一种改进的DE算法作为搜索算法,使得进化过程具有较快的收敛性.13个标准Benchmark函数实验仿真的结果表明:ε-DE算法是目前利用DE算法解决COPs问题中效果最好的.  相似文献   

8.
解约束优化问题的一种新的罚函数模型   总被引:2,自引:1,他引:1  
罚函数法是进化算法中解决约束优化问题最常用的方法之一,它通过对不可行解进行惩罚使得搜索逐步进入可行域.罚函数常定义为目标函数与惩罚项之和,其缺陷一方面在于此模型的罚因子难以控制,另一方面当目标函数值与惩罚项的函数值的差值很大时,此模型不能有效地区分可行解与不可行解,从而不能有效处理约束.为了克服这些缺点,首先引入了目标满意度函数与约束满意度函数,前者是根据目标函数对解的满意度给出的一个度量,而后者是根据约束违反度对解的满意度给出的一个度量.然后将两者有机结合,定义了一种新的罚函数,给出了一种新的罚函数模型.并且设置了自适应动态罚因子,其随着当前种群质量和进化代数的改变而改变.因此它很易于控制.进一步设计了新的杂交和变异算子,在此基础上提出了解决约束优化问题的一种新的进化算法.通过对6个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明,提出的算法是十分有效的.  相似文献   

9.
为有效求解复杂约束优化问题,提出了一种基于Oracle的混合约束差分进化算法OBHSaDE.在OBHSaDE算法中,首先对Oracle罚方法进行了改进,并符合约束优化问题的求解要求.利用改进后的Oracle罚方法来快速找到问题的可行域,借助无约束优化算法SaDE能对可行域进行有效搜索,利用序列二次规划的超线性的收敛速度来减少评估次数和提高解的质量.仿真结果表明,改进算法不仅减少了评估次数、提高了解的质量,且具有很好的鲁棒性,还具有较少的用户参数,提高了算法的实用性.OBHSaDE是求解约束优化问题的一种具有竞争力的新方法.  相似文献   

10.
进化算法是解决复杂非线性规划的一种有效方法,然而其计算量通常比较大,约束较难处理。本文首先利用约束处理技术将约束最优化问题转化为无约束最优化问题以降低问题求解难度。其次,为了减少局部最优解的个数,利用了平滑技术,该技术可以消除不优于当前最优解的全部局部最优解。此外,设计新的交叉算子。基于此,本文提出一种改进的进化算法,实验结果表明该算法具有较低的计算量和更快的收敛速度。  相似文献   

11.
文章提出了一种求解约束优化问题的新方法。它把约束优化问题转化为双目标优化问题,一个目标是原问题的目标,另一目标是由约束条件转化得到。转化得到的双目标优化与一般的双目标优化问题不同在于它偏好那些使约束条件满足的最优解。我们利用动态权值将这一带有偏好的双目标优化转化为无约束的单目标优化,并使其满足偏好特性。我们对四个标准测试函数进行了数据仿真实验,实验结果表明该算法是有效的。  相似文献   

12.
组织进化数值优化算法   总被引:13,自引:2,他引:13  
基于经济学中“组织”的概念 ,该文提出一种新的进化算法———组织进化算法 ,来解决无约束和有约束的数值优化问题 .该算法与传统遗传算法、进化规划、进化策略的运行机制完全不同 ,其进化操作不直接作用于个体上 ,而作用在组织上 ,为此 ,该文定义了三种组织进化算子———分裂算子、吞并算子和合作算子来引导种群进化 .理论分析证明组织进化算法具有全局收敛性 .实验中 ,用 4个无约束和 6个有约束标准函数对算法进行了测试 ,与 3个新算法作了比较 ,并对组织进化算法的性能作了深入分析 .结果表明 ,该文算法无论在解的质量上还是在计算复杂度上都优于其它算法 .对于有约束问题 ,只用了简单的静态罚函数就得到了良好的效果 ,这表明该文算法的搜索机制非常有效 ,不易陷入局部最优 .最后 ,参数分析的结果表明该文算法具有性能稳定、成功率高、对参数不敏感等优越的性能  相似文献   

13.
提出一种用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法.新算法利用佳点集原理设计多点交叉算子,该交叉算子能够根据父代个体的相似度自适应调整交叉点的位置和子代个体的数目,产生具有代表性的子代个体.在约束处理技术上,改进了Deb的三条比较准则,提出一种新的适应度函数用于比较个体优、劣的比较准则.通过对13个标准测试函数的试验比较验证了新算法的有效性和稳健性.  相似文献   

14.
动态非线性约束优化是一类复杂的动态优化问题,其求解的困难主要在于如何处理问题的约束及时间(环境)变量。给出了一类定义在离散时间(环境)空间上的动态非线性约束优化问题的新解法,从问题的约束条件出发构造了一个新的动态熵函数,利用此函数将原优化问题转化成了两个目标的动态优化问题。进一步设计了新的杂交算子和带局部搜索的变异算子,提出了一种新的多目标优化求解进化算法。通过对两个动态非线性约束优化问题的计算仿真,表明该算法是有效的。  相似文献   

15.
将混合动力系统多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解需要设置权系数。为避免设置权系数,研究基于强度Pareto进化算法(SPEA2)的有约束并联式混合动力电动汽车(PHEV)参数优化方法。该方法基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,采用ADVISOR仿真PHEV,并将仿真所得的燃油消耗量与污染物排量作为候选方案的目标值。实验结果表明,该方法所获得的控制策略与传动系统参数,在提高PHEV工作效率、整车性能及降低燃油消耗与污染物排放等方面效果显著。  相似文献   

16.
邹木春 《计算机应用研究》2011,28(11):4150-4152
提出一种动态分级的并行进化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群。在进化过程中,将种群个体分为两个子种群,分别用于全局和局部搜索,并根据不同的搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目。标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。  相似文献   

17.
采用不可微精确罚函数的约束优化演化算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
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  相似文献   

18.
解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
将约束条件与目标函数融合在一起,对有约束的多目标优化问题(MOP)建立了一种新的偏序关系,引入了约束占优的定义,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集,从而在对种群中的个体进行评估或排序时,并不需要特别去关心个体是否可行,避免了罚函数选择参数的困难,尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性,用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性、多样性以及快速收敛性均较理想。  相似文献   

19.
Pareto强度值演化算法求解约束优化问题   总被引:34,自引:0,他引:34       下载免费PDF全文
周育人  李元香  王勇  康立山 《软件学报》2003,14(7):1243-1249
提出了一种求解约束函数优化问题的方法.它不使用传统的惩罚函数,也不区分可行解和不可行解.新的演化算法将约束优化问题转换成两个目标优化问题,其中一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数.利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法.对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性,其性能优于现有的一些演化算法.特别是对于一些既有等式约束又有不等式约束的复杂非线性规划问题,该算法获得了更高精度的解.  相似文献   

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