结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法

• 作者: 徐松金 龙文
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 约束优化问题 差分进化算法 增广Lagrange罚函数 变异策略
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1673-1675,1709
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.019

摘要

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法.基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题.在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力.用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙文	贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室	53	474	13.0	20.0
5	徐松金	铜仁学院数学与计算机科学系	28	154	7.0	12.0