求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法

• 作者: 刘三阳 靳安钊
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 教与学优化算法 协同进化 罚因子 约束容忍度 种群多样性
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1690-1697
• 页数: 8页
• 字数: 5185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c170076

摘要

对约束优化问题,为了避免罚因子和等式约束转化为不等式约束时引入的约束容忍度参数所带来的不便,本文在基本教与学优化(Teaching-learning-based optimization,TLBO)算法中加入了自我学习过程并提出了一种求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法,使得罚因子和约束容忍度随种群的进化动态调整.对7个常见测试函数的数值实验验证了算法求解带有等式和不等式约束优化问题的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三阳	西安电子科技大学数学与统计学院	662	5562	32.0	51.0
2	靳安钊	西安电子科技大学数学与统计学院	1	2	1.0	1.0