一种新的差分进化约束优化算法

• 作者: 刘若辰 方玲芬 焦李成 雷七峰
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 差分进化算法 约束优化 多目标优化
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 47-53
• 分类号: TP18
• 字数: 4997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2011.01.008

摘要

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	刘若辰	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	21	603	15.0	21.0
3	雷七峰	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	1	35	1.0	1.0
4	方玲芬	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	1	35	1.0	1.0