基于Oracle罚函数的自适应约束差分进化算法

为有效求解约束优化问题,减少算法参数,提出基于Oracle罚函数方法的自适应约束差分进化算法。为满足求解优化问题的常用标准,提出一种改进的Oracle罚函数方法。将改进的Oracle罚函数方法与三种自适应差分进化算法相结合,提出三种自适应约束差分进化算法。对11个典型测试函数的优化结果验证了Oracle罚函数方法与自适应差分进化算法结合的有效性。与参考文献中提出的算法的比较结果表明该方法具有良好的寻优性能,因此基于Oracle罚函数方法的自适应约束差分进化算法是一种有效约束优化方法。     

一种新的自适应惩罚函数算法求解约束优化问题

提出一种新的自适应惩罚函数法,用来处理约束优化问题．这种方法根据当前群体中可行解的比例对目标函数和违反约束条件的程度作出合适的权衡,具有结构简单、参数少等优点．把它和一个简单的进化策略结合起来,得到了一种新的求解约束优化问题的进化算法．选取几个常见的测试函数对这种新方法进行了数值实验．结果表明,所提方法能够非常有效地处理各种约束优化问题,而且具有很强的稳健性;其性能优于或相似于一些尖端的算法．     

基于内部罚函数的进化算法求解约束优化问题

为解决现有约束处理方法可行解的适应度函数不包含约束条件的问题,提出了一种内部罚函数候选解筛选规则.该候选解筛选规则分别对可行解和不可行解采用内部罚函数和约束违反度进行筛选,从而达到平衡最小化目标函数和满足约束条件的目的.以进化策略算法为基础,给出了基于内部罚函数候选解筛选规则的进化算法的一个实现.进一步地,从理论和实验角度分别验证了内部罚函数候选解筛选规则的有效性:以(1+1)进化算法为例,从进化成功率方面验证了内部罚函数候选解筛选规则的理论有效性;通过13个测试问题的数值实验,从进化成功率、候选解后代是可行解的比例、进化步长和收敛速度方面验证了内部罚函数候选解筛选规则的实验有效性.     

求解约束优化的一个自适应杂交差分演化算法

结合基于可行性规则的约束处理技术,构造了一个求解约束优化问题的自适应杂交差分演化模拟退火算法。该算法以差分演化算法为基础,用模拟退火策略来增强种群的多样性,用一个基于可行性规则的约束处理技术来处理不等式约束,且自适应化关键控制参数,避开人为控制参数的困难。在标准测试集上的实验结果表明该算法的有效性,与同类算法的比较表明了该算法的优越性。     

求解约束优化问题的ε-DE 算法

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.     

动态罚函数法求解约束优化问题

针对罚函数法在求解约束优化问题时罚系数不易选取的问题,提出一种基于动态罚函数的差分进化算法.利用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题.为平衡种群的目标函数和约束违反程度,结合ε约束法设计了一种动态罚系数策略,其中罚系数随着种群质量和进化代数的改变而改变.采用差分进化算法更新种群直到搜索到最优解.对IEEE CEC...     

求解约束优化问题的改进元胞遗传算法

针对约束优化问题,提出一种改进元胞遗传算法.将自适应ε约束处理技术与元胞遗传算法结合,对于自适应ε约束处理技术中的截断进化代数,在其前期提出偏好性指标概念,随机选取满足约束条件较好的个体引导种群快速向可行域逼近,在其后期采用改进柯西变异算子避免陷入局部最优.基于一组标准测试函数进行测试,与其它算法进行对比,结果表明算法具有较好的收敛精度,且在高维函数中取得更优的结果,验证了算法的有效性与先进性.     

改进罚函数法与蝙蝠算法在约束优化中的应用

设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法,该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点,如果某个约束违反的次数越多,则证明该约束越强,赋予惩罚系数越大;种群中的不可行解的数量越多,为保持种群的多样性,则约束应该取较小的值,即惩罚系数取较小的值。提出了一种改进的蝙蝠算法,利用混沌的遍历性特点产生初始种群,增强了初始种群的多样性和种群的质量;在考虑了脉冲响度的蝙蝠算法局部搜索中,融入了交叉操作;为防止算法在后期陷入局部最优解,引进了变异操作,保证了群体的多样性。将自适应罚函数法与改进的蝙蝠算法融合起来求解约束优化问题,4个复杂的标准测试函数和2个工程实际问题证明了该约束优化求解方法的可行性和有效性。     

应用改进PSO算法求解待约束优化问题

为解决高维复杂CO问题,可将进化算法中保持物种多样性的思想引入基本PSO算法的方法。针对基本PSO算法在迭代后期粒子活性减弱的问题,引入‘吸引’和‘扩散’两个算子,对基本PSO算法的速度更新公式进行改进和考虑固定惩罚函数无法有效引导粒子向可行解方向搜索的缺点,提出LPFM方法替代固定惩罚函数法,以有效引导粒子进入可行解域,并在迭代后期加强对粒子的约束,使其不至因违背约束所获的收益大于所受的惩罚而收敛到不可行解域。最后对改进的PSO算法进行了试验,试验结果表明改进PSO算法对解决高维复杂CO问题是有效的。     

求解约束优化问题的一种新算法

提出了一种求解约束优化问题的微分进化算法。该算法使得种群在演化过程中能保持较好的多样性,且参数设置简单,不容易陷入局部最优,并能在较短时间内找到问题的最优解。在对多个测试函数的数值模拟中都得到了较好的结果,体现了该算法的有效性、通用性和稳健性。     

改进差异演化算法求解约束优化问题

在现实生活中许多实际问题都可以转化为约束优化问题,并且实际问题通常都很复杂,其函数形态各具特色,传统基于梯度信息的各种求解策略对于具有不可微、多峰及非凸的非线性函数约束优化问题很难凑效。而最近兴起的智能类算法却对这类问题的求解效果突出,在借鉴国外的差异演化算法研究成果基础上,运用改进差异演化算法来求解约束优化问题。最后通过实例进行仿真实验,结果表明改进差异演化算法在求解约束优化问题时具有一定的优越性。     

改进的蚁群算法求解连续函数约束优化问题

对基本蚁群算法框架进行了改进,采用轮盘赌选择代替了基本框架中通过启发式函数和信息素选择路径,同时对信息素的更新方式也做出调整,提出了一种新的蚁群算法,使得其更适合解决连续函数问题.将这种改进的蚁群算法应用于带有约束条件的连续函数问题中,在典型实例中进行仿真测试,实验结果表明,提出的改进蚁群算法可以很好地解决带有约束条件的连续函数问题,并能迅速找到最优解.     

改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题

提出了一种改进的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）,使用了一种新型的变异策略,并在搜索过程中将部分邻近的个体聚集成核,从而形成多子群引导粒子探测新的搜索区域,采用了简单易行的罚函数约束处理机制,使算法在求解较难的非线性约束优化问题时具有很强的全局搜索能力与效率。对比数值实验结果表明,该算法能够有效、稳定地求解非线性约束优化问题。     

解多目标约束问题的改进MaxMin-PSO算法

将最大最小化适应度函数与罚函数相结合,提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法。采用归类和比较的思想进行替换非劣解;改变以往全局最优值的选取方法,而采用轮序方式从非劣解中获取。实验证明改进的MaxMin-PSO算法能更加有效的逼近Pareto解,收敛速度更快,分布更均匀,且能很好的抑制低维多目标约束问题的发散现象。     

求解约束优化问题的改进果蝇优化算法及其工程应用

针对基本果蝇优化算法收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部极值以及算法候选解不能取负值等不足,提出一种用于解决约束优化问题的改进果蝇优化算法.该算法利用果蝇个体历史最佳记忆信息和种群全局历史最佳记忆信息构建多策略混合协同进化的搜索机制,以达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也能够较好地避免算法的早熟收敛问题;...     

一种求解约束优化问题的混合算法

提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题,混合算法由两层迭代结构组成,在内层迭代中,利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下一个迭代点。外层迭代主要修正Lagrange乘子和罚参数,检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束优化子问题,检查收敛准则是否满足。数值实验结果表明该混合算法的有效性。     

一种求解约束优化问题的混沌文化算法*

在求解约束优化问题时,为了有效处理约束条件,克服文化算法易陷入局部极值点、混沌搜索优化初值敏感、搜索效率低等缺陷,将混沌搜索优化嵌入至文化算法框架,提出一种求解约束优化问题的混沌文化算法。该模型由基于混沌的群体空间和存储知识的信念空间组成,利用地形知识表达约束条件,标准知识和地形知识共同引导混沌搜索,并利用形势知识引导混沌扰动。实例表明,该算法具有较优良的搜索性能,尤其能有效处理高维复杂约束优化问题。     

Homotopy approach for solving constrained optimization problems

A homotopy approach for solving constrained parameter optimization problems is examined. The first-order necessary conditions, with the complementarity conditions represented using a technique due to Mangasarian (1967) are solved. The equations are augmented to avoid singularities which occur when the active constraint changes. The Chow-Yorke (1978) algorithm is used to track the homotopy path leading to the solution to the desired problem at the terminal point. A simple example which illustrates the technique and an application to a fuel optimal orbital transfer problem are presented     

求解约束优化问题改进的水波优化算法

为提高约束优化模型的求解精度,提出一种改进的水波优化算法。设计主-从异构种群,结合ε约束处理技术使主群实现探索可行解,从群利用可行解搜寻全局最优解。为加快收敛速度和增强信息交互,主群中个体可以依概率进行个体间学习,设计水波波长函数,使其随着水波的适应度值和违反约束度及时调整。为避免早期收敛,从群采用自适应学习策略以平衡群体的探索和利用。设计随迭代次数变化的放松约束度,提高算法收敛精度。对比实验结果表明,该算法可以获得高质量的可行解。     

求解约束优化问题的改进型免疫算法

为了提高免疫算法求解约束优化问题的性能,给出了一种融合乘子法的免疫算法。设计了乘子法对约束条件的转换过程,给出了基于实数编码的克隆变异算子、浓度抑制算子和免疫算法框架,并对标准测试函数进行了实验验证。实验结果表明,该算法优于文献算法,具有较好的应用价值。